如果使用 opencv 调整大小方法，pytorch 数据加载器会卡住

Question

我可以运行关于数据加载的 Pytorch 教程笔记本（pytorch 教程）的所有单元格。但是当我使用OpenCV代替Skimage调整图像大小时，数据加载器卡住了，即没有任何反应。

在Rescale课堂上：

class Rescale(object):
    .....
    def __call__(self, sample):
       ....
       #img = transform.resize(image, (new_h, new_w))
       img = cv2.resize(image, (new_h, new_w))
       .....

该dataloader和for loop被定义的：

dataloader = DataLoader(transformed_dataset, batch_size=4,
                        shuffle=True, num_workers=4)

for i_batch, sample_batched in enumerate(dataloader):
    print(i_batch, sample_batched['image'].size(),
          sample_batched['landmarks'].size())

如果 ，我可以iterator打印一些东西num_workers=0。看起来opencv与 pytorch 的 Multiprocessing 不太兼容。我真的更喜欢在训练时间和测试时间使用相同的包来转换图像（并且我已经在测试时间使用 OpenCV 进行图像重新缩放）。任何建议将不胜感激。

Answer 1

我有一个非常相似的问题，这就是我解决它的方法：

当您导入 cv2 set 时cv2.setNumThreads(0) ，您可以num_workers>0在 PyTorch 的数据加载器中进行设置。

似乎 OpenCV 尝试多线程并且某处陷入僵局。

希望能帮助到你。