Pytorch PyTorch的Dataloader在没有打开文件时出现“too many open files”的错误

在本文中，我们将介绍PyTorch的Dataloader，在没有打开文件的情况下出现“too many open files”的错误。我们将探讨该错误的原因，并提供解决方案和代码示例。

Dataloader和”too many open files”错误

PyTorch的Dataloader是一个非常有用的工具，用于加载和预处理数据集。然而，有时在使用Dataloader时可能会遇到一个奇怪的错误，即”too many open files”，即打开文件过多导致的错误。

这个问题可能会在以下情况下出现：
– 在训练期间使用了多个子进程（num_workers>0）;
– 数据集较大，并且在训练过程中访问了大量的文件。

“too many open files”错误的原因

该错误的原因是因为Dataloader在加载数据时，会为每个样本创建一个文件句柄（file handle），用于读取相应的数据。如果在训练过程中打开了大量的文件，而每个文件又对应一个文件句柄，就可能导致系统打开文件的上限。

具体而言，当使用多个子进程（num_workers>0）时，每个子进程都有一个独立的文件句柄，这就意味着打开的文件数量会增加num_workers倍。如果没有正确处理这些文件句柄，就会导致超过系统限制，进而出现”too many open files”的错误。

解决”too many open files”错误的方法

方法一：增加系统的打开文件限制

步骤：
1. 打开终端并输入以下命令：ulimit -n 4096。
2. 这将把系统的打开文件限制增加到4096，你也可以根据实际情况选择适当的值。
3. 重新运行代码，查看是否还会出现”too many open files”的错误。

方法二：使用上下文管理器关闭文件句柄

对于较小的数据集或者无法增加系统打开文件限制的情况，我们可以通过使用上下文管理器，手动关闭文件句柄。

示例代码：

import torch
import torch.utils.data as data
from PIL import Image

class CustomDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data_list = data_list

    def __getitem__(self, index):
        file_path = self.data_list[index]
        with open(file_path, 'rb') as f: # 使用上下文管理器打开文件
            image = Image.open(f)
            image = preprocess(image)

        return image

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

# 使用Dataloader加载数据集
data_list = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg', 'path/to/image3.jpg']
dataset = CustomDataset(data_list)
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4)
for images in dataloader:
    train_model(images)

通过使用with open(file_path, 'rb') as f语句，我们可以确保每个文件在处理完后都会被关闭。这样可以有效地限制了打开的文件数量，从而避免了”too many open files”的错误。

方法三：使用torchvision的Dataloader

如果你使用的是torchvision库中的Dataloader，则无需担心”too many open files”错误。torchvision的Dataloader已经在内部实现中解决了这个问题，会自动关闭文件句柄。

总结

在本文中，我们介绍了PyTorch在使用Dataloader时可能出现的”too many open files”错误。我们了解到这个错误是由于Dataloader在加载数据时为每个样本创建了文件句柄，并且在使用多个子进程时，会增加文件句柄的数量。这可能导致系统超过打开文件的限制。

为了解决这个问题，我们提出了三种解决方法。第一种方法是增加系统的打开文件限制，通过使用ulimit命令来增加限制值。第二种方法是使用上下文管理器，在加载数据的过程中手动关闭文件句柄，这可以避免文件句柄过多导致错误。第三种方法是使用torchvision库中的Dataloader，因为它已经在内部实现中解决了文件句柄的关闭问题。

希望本文能够帮助你理解并解决”too many open files”错误，在使用PyTorch的Dataloader时能够更加顺利地加载和处理数据。

如果你有任何问题或疑惑，请随时在下方留言，我将尽力回答。谢谢阅读！