这个参数在多进程模式下有效，

你可以先确认下你的num_workers是否大于0。

另外，这个参数设置成真以后，对PC内存的要求比较高，所以也可能是你的PC内存不足造成的。

谢谢你的解答。

我在本地设备上运行正常，num_worker设为4都可以正常运行。

问题是：在AiStudio的notebook里不能把use_shared__memory=True，num_worker也是设为4

共享内存就别True了，64MB不够带的。。

你可以设置num_workers=4来提高读取速度，不需要指定shm

AiStudio上共享内存特别小，只有64m，改不了大小

我也遇上Dataloader的问题。看看大家都怎么处理吧

我在pcl里用时，num_works只有设为0时才能工作，大于1就报错。。。

大于1会调用shm吗？我今天用Dataset把num_workers设置成4能正常运行

这个共享内存和pin_memory的概念差不多嘛。还不太了解他的运行机制

今天试了一次，确实不行，我在model.fit()里尝试num_workers=4，报错了

真奇妙。我的num_worker可以设到4。

读的什么数据？batch_size多少？

512*512的语义分割数据，batchsize=16可以跑

555

明天我瞅瞅错误还有没

多卡脚本任务吧

感觉notebook的224×224图片上不到8

也可能因为gan是多个模型同时跑的原因

感觉框架也在不断修复、调整，可能过段时间就好了

或者文档会有更详细的说明

文档就别提了。。。好多2.0rc的都没有介绍

主要是因为/dev/shm设备大小的原因，DataLoader多进程默认会开启共享内存（基于/dev/shm），AIStudio上面的设备空间比较小，64M，在上面开多进程可以先把共享内存关掉，后面再联合aistudio看看能不能把共享内存的空间调大一点。