Pytorch设置多线程进行dataloader时影响GPU运行

使用PyTorch设置多线程（threads）进行数据读取时，其实是假的多线程，他是开了N个子进程（PID是连续的）进行模拟多线程工作。
以载入cocodataset为例

DataLoader

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(COCODataset(config["train_path"],
                                                     (config["img_w"], config["img_h"]),
                                                     is_training=True),
                                         batch_size=config["batch_size"],
                                         shuffle=True, num_workers=32, pin_memory=True)

numworkers就是指定多少线程的参数，原为32。

检查GPU是否运行该程序

查看运行在gpu上的所有程序：
fuser -v /dev/nvidia*
如果没有返回，则该程序并没有在GPU上运行

指定GPU运行

将num_workers改成0即可