batch_size = 2# 256
def get_dataloader_workers(): #@save
"""使用4个进程来读取数据。"""
return 4 train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()) timer = d2l.Timer()
for X, y in train_iter:
continue
f'{timer.stop():.2f} sec'

问题:动手学深度学习2.0,softmax回归,读取小批量数据是出现超时报错。具体如下:

我的环境是:Anaconda 的虚拟环境,使用jupyter notebook进行编译,电脑是联想拯救者R720,i5处理器;

我所使用的CPU运行,最初是批量256张图片数据,同时使用4线程进行读取,此时会报错!

查阅网上的回答,说最可能的原因是;

  • cuda 虚拟环境的共享内存不足,解决办法是,要么改成更小的batchsize,
  • 将numworkers = 4注释掉,不用多进程

解决过程:


1、只将batchsize改小,变为2,依旧报错

2、将进程num_workers=get_dataloader_workers()改为0、1、2可以使用

估计还是电脑太差了不太行的缘故,毕竟用了快四年了。

 

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