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这篇CFSDN的博客文章解决pytorch DataLoader num_workers出现的问题由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

最近在学pytorch,在使用数据分批训练时在导入数据是使用了 DataLoader 在参数 num_workers的设置上使程序出现运行没有任何响应的结果 ，看看代码 。

（以上代码取莫烦python教学视频，教学视频中没有报错） 。

程序就停止成这样了 。

上网查询没有得到有用的东西，因为程序没有报错，就是没有任何反应，（没有反应可能跟电脑或者编译器有关，我使用的是anconda spyder）于是决定自己找找 。

期初我采用在语句后面加 print('1')检测程序停在了什么地方，（其实这是一种笨方法，在这里可以采用断点调试）程序停在了 for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader)

我以为是enumerate的问题，查资料发现这就是一个可返回列表元素和键值的函数，不存在问题 。

继续排查，把目光放在了loader,于是查询了DataLoader的参数 。

DataLoader的函数定义如下:

1. dataset：加载的数据集(Dataset对象) 。

2. batch_size：batch size 。

3. shuffle:：是否将数据打乱 。

4. sampler： 样本抽样，后续会详细介绍 。

5. num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程 。

6. collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可 。

7. pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些 。

8. drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃 。

发现我所定义的几个参数只有num_workers嫌疑最大，于是将参数值改成了默认值 0，程序可以运行了，（一把老泪纵横） 。

看看进程是什么鬼 发现在这里好像没啥用（具体自己上网查查） 。

以上这篇解决pytorch DataLoader num_workers出现的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42236288/article/details/80893882 。

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