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1 报错信息

RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process 0.RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method

2 报错分析

2.1 原因

Tensor 默认是在 CPU 上创建的，当我在数据集 Class 的 __getitem__() 中 return 时，将 Tensor 转移到了 GPU 上

return (color.to(self.device).type(self.dtype),depth.to(self.device).type(self.dtype),intrinsics.to(self.device).type(self.dtype),pose.to(self.device).type(self.dtype),# self.retained_inds[index].item(),
)

同时，我在 DataLoader 定义时，设置了 num_workers，导致数据在多进程加载时使用了 CUDA Tensor

data_loader = DataLoader(dataset, num_workers=dataset_config['num_workers'])# Iterate over Scan
for time_idx, batch in tqdm(enumerate(data_loader)):

2.2 结论

参考文档: Link

• 不建议在多进程加载时返回 CUDA Tensor，因为在多进程中使用 CUDA 以及共享 CUDA Tensor 有一些要注意的点
• 相反，可以使用 DataLoader 中的 pin_memory，将数据传输到共享内存中，然后再将 Tensor 转移到 CUDA GPU 上

3 解决方法

参考discuss: Link

修改数据集 Class 的 __getitem__()，在 return 时不将 Tensor 转移到 GPU 上。