F:\anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1145, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 10992, 13624, 8800, 6984, 956, 6760, 9740, 3580) exited unexpectedly

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的 DataLoader 时，其中一个数据加载器的工作进程意外退出。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 内存不足：如果你的系统内存不足以支持 DataLoader 的工作进程，它们可能会意外退出。你可以尝试减少批次大小或减少同时运行的工作进程数量。

2. 数据集错误：如果你的数据集中存在错误或损坏的样本，这可能导致工作进程崩溃。请确保你的数据集没有任何错误，并进行适当的数据预处理和清洗。

3. 系统配置问题：有时，特定的系统配置或环境变量设置可能会导致工作进程崩溃。你可以尝试更新 PyTorch、Python 或相关库的版本，以解决可能存在的问题。

如果问题仍然存在，我建议你检查详细的错误日志和堆栈跟踪，以获取更多关于崩溃原因的信息，并查看是否有其他相关的警告或错误消息。

相关问题

D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py

D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个文件路径，它位于torch库中的utils模块的data文件夹中。在这个文件中，定义了DataLoader类，该类用于加载数据集并生成批次数据进行训练。

根据你提供的引用内容，可以看出D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件在创建数据加载器时被使用。具体地说，在创建数据集和数据加载器之后，我们可以在D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件中找到用来控制进程数的参数num_workers。

此外，引用中的代码片段表明，如果在使用Windows操作系统时，需要在代码中加入freeze_support()函数。这个函数的作用是为了解决在Windows平台上使用多进程时可能遇到的问题。

综上所述，D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个在torch库中定义了DataLoader类的文件路径，它在创建数据加载器时使用num_workers参数控制进程数，并且在Windows平台上需要使用freeze_support()函数来解决多进程问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习GitHub复现常见错误之参数num_workers引发的错误：“BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe”](https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/105326359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

File "D:\anaconda\envs\Yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1435, in _shutdown_workers

这个错误通常是由于在Windows系统上使用多进程数据加载器时引起的。在Windows上，Python使用spawn而不是fork来启动新进程，因此需要特殊处理。解决此问题的一种方法是在创建DataLoader对象时将参数`multiprocessing_context`设置为`multiprocessing.get_context('spawn')`。例如：

import multiprocessing
from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, multiprocessing_context=multiprocessing.get_context('spawn'))