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目前似乎不可能使用 Anaconda 和 Xcode 12。通过空闲，它通过 Rosetta 运行。似乎没有对此进行讨论，所以要么我很天真，要么这对其他人也有用。

Python 说：“从 3.9.1 开始，Python 现在完全支持在 macOS 11.0（Big Sur）和 Apple Silicon Macs（基于 ARM64 架构）上构建和运行。一个新的通用构建变体，universal2，现在可用于本地在一组可执行文件中同时支持 ARM64 和 Intel 64" https://docs.python.org/3/whatsnew/3.9.html

请帮助新手弄清楚如何利用他最近的冲动购买。

以下数据集类 -> dataloader 仅适用于 num_workers = 0，我不确定为什么。同一环境中的其他笔记本确实可以在 num_workers > 0 的情况下工作。这已经困扰我好几个月了！

不起作用的类：没有错误消息，只是在 next(iter(train_dl)) 上无限期地运行，而 num_workers = 0 则需要 1 秒。

class SegmentationDataSet(data.Dataset):
def __init__(self, fnames, rle_df=None, path=train_val_dir):
    
    self.fnames = fnames
    self.rle_df = rle_df
    self.path = path

def __len__(self):
    return len(self.fnames)

def __getitem__(self, index:int):           
    img_id = self.fnames[index]
    mask = None
    im = torchvision.io.read_image(self.path + img_id).float()
    
    if self.rle_df is not None:
        rle = self.rle_df.loc[self.rle_df['id']==img_id]['rle']

        if not pd.isnull(rle).values[0]:
            rle = rle.values[0]
            mask = rle2mask(rle, [1024,1024])
            mask = torch.from_numpy(np.expand_dims(mask,0))
        else:
            mask = torch.zeros([1,1024,1024])
            
    return …