一个epoch训练是大概1000step 这个是马斑马数据集（1000对图片左右），所以从报错和现象上看，比较像资源耗尽或分配的原因

是DataLoader的num_workers参数设置问题么？

查了文档：

num_workers (int) - 用于加载数据的子进程个数，若为0即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载。默认值为0。
use_buffer_reader (bool) - 是否使用缓存读取器 。若 use_buffer_reader 为True，DataLoader会异步地预读取下一个mini-batch的数据，可加速数据读取过程，但同时会占用少量的CPU/GPU存储，即一个batch输入数据的存储空间。默认值为True。
use_shared_memory (bool) - 是否使用共享内存来提升子进程将数据放入进程间队列的速度，该参数尽在多进程模式下有效(即 num_workers > 0 )，请确认机器上有足够的共享内存空间(如Linux系统下 /dev/shm/ 目录空间大小)再设置此参数。默认为False。
timeout (int) - 从子进程输出队列获取mini-batch数据的超时时间。默认值为0。
worker_init_fn (callable) - 子进程初始化函数，此函数会被子进程初始化时被调用，并传递 worker id 作为参数。默认值为None。

有时还报这个：

原来我都是用yield手写的loader，2.0了想用用系统的，不怎么了解流程啊。。。

有没有比较系统的2.0 版dataloader的流程介绍

dataload能关掉多线程试试么？

你可以运行看看

反正开源了，去GitHub看看源码呗

错误不完整呀

有道理

实在不行骚扰GT童鞋

我正在参考套件里的用法，再试试

这种问题可以在https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues这里直接反馈

请在这里直接反馈, 有每日值班生处理:

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues

告诉官方大大一个小技巧，链接两边放一个空格就不会被超链接影响 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues 就像这样~~

刚看见，这就提～

其实原来也知道，就是和大家讨论讨论。

如果不是我用法有问题，版本升级就会好了吧。

即使是我用法有问题，版本升级就会好了吧～～

遇事不决量子力学

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