and*_*rea 5 python deep-learning torch python-multiprocessing
我正在具有 2 个 Tesla M60 GPU 的 Linux 机器上训练一些 PyTorch 模型，并使用此示例使用数据并行化在两个 GPU 之间分割训练https://towardsdatascience.com/how-to-scale-training-on-multiple -GPU-dae1041f49d2
然而，当代码到达调用 torch.multiprocessing.spawn 函数时，它会引发
类型错误：无法腌制“_thread.lock”对象
我知道最好的做法是发布一个小的可重现的示例，但是代码库非常大，并且我无法在足够小的模型上重现此错误以在此处发布。python 错误回溯也没有多大帮助，因为它只是引用多处理库的内部结构。我知道如果没有代码示例，这听起来可能有点太笼统了，但我只是想知道是否有人在 Linux 机器上使用 PyTorch 进行多处理时遇到了同样的错误，如果是这样，需要注意哪些事项来尝试和修理它。代码在单个 GPU 上运行得非常好，因此事实证明很难调试。
如果有帮助，我正在使用 python 3.8.11 和 torch 1.9.0，CUDA 版本 11.1