PyTorch DataLoader 中“DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal”错误的终极解决方案

简介

PyTorch 的 DataLoader 是一个强大的工具，可用于高效加载和准备数据进行模型训练。但是，在使用 DataLoader 时，您可能会遇到一个常见的错误：“DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal” 。这个错误可能是令人沮丧的，但解决起来相对简单。在这篇文章中，我们将深入探讨这个错误的原因并提供一个分步指南，帮助您解决它。

错误原因

“DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal”错误通常是由于以下原因引起的：

• 子进程崩溃： DataLoader 使用子进程来并行加载数据。如果这些子进程由于内存不足或其他错误而崩溃，您就会看到这个错误。
• 资源不足： 如果您的系统资源不足，例如内存或 CPU，可能会导致子进程被操作系统终止。

解决方法

解决“DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal”错误的步骤如下：

1. 增加子进程数

默认情况下，DataLoader 使用 0 个子进程。您可以通过增加此数字来降低每个子进程的负载，从而减少崩溃的可能性。要更改子进程数，请使用 DataLoader 的 num_workers 参数：

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=16, num_workers=4)

2. 降低批处理大小

较大的批处理大小会增加每个子进程的内存消耗。通过减小批处理大小，您可以降低子进程崩溃的风险。要更改批处理大小，请使用 DataLoader 的 batch_size 参数：

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8, num_workers=4)

3. 检查内存使用情况

使用 ps 或 top 命令检查您的系统内存使用情况。如果您的内存使用率接近 100%，则可能是您需要释放一些内存。关闭未使用的程序，或者考虑升级您的硬件。

4. 检查 CPU 使用情况

使用 top 命令检查您的系统 CPU 使用情况。如果您的 CPU 使用率接近 100%，则可能是您需要减少子进程数或降低批处理大小。

5. 升级 PyTorch 版本

有时，错误可能是由 PyTorch 中的错误引起的。尝试升级到 PyTorch 的最新版本，看看问题是否已解决。

6. 禁用 pin_memory

如果您的数据集较小，则可以尝试禁用 DataLoader 的 pin_memory 参数。此参数将数据固定到 GPU 内存中，这可能会导致子进程之间的竞争和崩溃。要禁用 pin_memory，请使用：

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=16, num_workers=4, pin_memory=False)

7. 使用分布式数据并行

如果您的数据集很大，则可以使用分布式数据并行 (DDP) 来训练模型。 DDP 会将数据并行加载到多个 GPU 上，从而减少每个子进程的负载。要使用 DDP，请遵循 PyTorch 文档 中的说明。

结论

“DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal”错误可能是令人沮丧的，但它可以通过遵循本文中的步骤来解决。通过调整子进程数、降低批处理大小、检查资源使用情况和升级 PyTorch，您可以恢复 DataLoader 的顺利运行并继续训练模型。