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

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\train.py", line 87, in <module> for i, (inputVar, targetVar) in enumerate(t): File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1195, in __iter__ for obj in iterable: File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 652, in __next__ data = self._next_data() File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 692, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\generatedata.py", line 59, in __getitem__ data = self.data[index] IndexError: list index out of range 这段代码什么意思

这段代码是一个训练过程中的错误追踪信息。根据错误信息，可以看出错误发生在文件"generatedata.py"的第59行。具体错误是"IndexError: list index out of range"，意味着你尝试访问一个列表中超出索引范围的元素。

这个错误通常发生在你尝试访问一个不存在的索引位置。可能的原因有：
- 数据集中的索引超出了数据集的大小范围。
- 在数据集中没有足够的数据来满足你的访问请求。

你可以检查一下相关的代码，确保索引值在正确的范围内，并且数据集中有足够的数据。如果仍然存在问题，可以提供更多的代码细节和数据集信息，以便更准确地帮助你解决问题。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误通常是由于使用了错误的变量或模块名称导致的。在你的代码中，错误发生在使用`self.transform`时：

img = self.transform(img)

根据错误信息，`self.transform`被认为是一个模块而不是一个可调用的函数。

要解决这个问题，你可以检查一下是否正确导入了`transform`函数，并确保它是一个可调用的函数。你可以尝试在代码的开头添加以下导入语句来解决该问题：

from torchvision.transforms import transform

这样，`transform`函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了`transform`函数，那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和函数名都正确无误。

希望这能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。