DataLoader worker (pid(s) x, x) exited unexpectedly 最正确的解决方法和解析_dataloader worker (pid(s) 12252, 9212, 15212) exit

import torch
import torch.utils.data as Data 
import numpy as np
 
data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
 
#创建子类
class subDataset(Data.Dataset):
    #初始化，定义数据内容和标签
    def __init__(self, Data, Label):
        super(subDataset, self).__init__()
        self.Data = Data
        self.Label = Label
    #返回数据集大小
    def __len__(self):
        return len(self.Data)
    #得到数据内容和标签
    def __getitem__(self, index):
        data = torch.Tensor(self.Data[index])
        label = torch.Tensor(self.Label[index])
        return data, label
 
if __name__ == '__main__':
    dataset = subDataset(data, label)
    print(dataset)
    print('dataset大小为 :', dataset.__len__())
    print(dataset.__getitem__(0))
    print(dataset[0])
    print()
 
 
    print('----------创建DataLoader迭代器-----------')
    dataloader = Data.DataLoader(dataset, batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 4)
    for i, item in enumerate(dataloader):
        print('batch_i:', i)
        data, label = item
        print('data:', data)
        print('label:', label)

以上代码如果在jupyter notebook中运行会报错，因为一般 jupyter notebook 是单核运行的。

解决方案：

使用正常py文后缀的文件类型运行代码，既可多线程运行