博客
关于我
BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
阅读量:792 次
发布时间:2019-03-24

本文共 745 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在运行PyTorch教程代码时,我遇到了“BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe”错误。经过初步分析,问题与Windows环境下的多线程数据加载有关。具体说明如下:

这个错误提示表明系统发生了管道通讯失败,通常和多线程环境下的数据处理有关。在PyTorch的DataLoader配置中,num_workers参数若设置得过高,特别是在处理大型数据集时,可能会导致多线程环境下的管道错误。尤其是在Windows系统上,多线程的数据加载可能会引起这个问题。

在代码中,我对DataLoader的配置如下:

data_loader = DataLoader(..., num_workers=4)

根据以往的了解,尤其是在Windows环境下,DataLoader默认的多线程处理方式可能会导致管道错误。解决方案是将num_workers设置为0,这样就能禁用DataLoader的多线程处理机制,确保数据在主进程中加载完成,避免因多线程引起的管道通讯失效问题。

此外,需要注意以下几点:

  • 权限问题: 在Windows上,调用多线程的子进程可能需要更高的权限。关闭多线程处理可简化配置,减少潜在的权限问题。

  • 硬盘空间和网络连接: 确保硬盘空间充足,网络连接稳定,预防数据加载过程中的意外中断。

  • 通过将num_workers设为0,修改后的代码如下:

    data_loader = DataLoader(..., num_workers=0)

    之后,重新运行代码,观察是否仍然出现同样的错误。如果问题解决,可以考虑将num_workers逐渐增加,直到确定能够稳定运行的最大值。

    这样做不仅解决了当前的错误,还能确保数据加载的稳定性,适用于Windows环境。

    转载地址:http://jlgkk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
    查看>>
    Nuxt Time 使用指南
    查看>>
    NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
    查看>>
    NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
    查看>>
    NVelocity标签使用详解
    查看>>
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>
    NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
    查看>>
    nvidia 各种卡
    查看>>
    Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择,各自的配置详细与架构详细介绍,分别运用于哪些项目场景
    查看>>
    NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
    查看>>
    nvidia-htop 使用教程
    查看>>
    nvidia-smi 参数详解
    查看>>
    Nvidia驱动失效,采用官方的方法重装更快
    查看>>
    nvmw安装node-v4.0.0之后版本的临时解决办法
    查看>>
    nvm切换node版本
    查看>>
    nvm安装 出现 Error retrieving “http://xxxx/SHASUMS256.txt“: HTTP Status 404 解决方法
    查看>>
    nvm安装以后,node -v npm 等命令提示不是内部或外部命令 node多版本控制管理 node多版本随意切换
    查看>>
    NXLog采集windows日志配置conf文件
    查看>>