修改容器的 sharememory

今docker容器內部執行pytorch訓練指令碼時，遇到

error: unexpected bus error encountered in worker. this might be caused by insufficient shared memory (shm)的報錯。

pytorch使用共享記憶體在程序之間共享資料，因此如果使用torch多執行緒資料引導程式（比如我將dataloader裡的num_workers設定為2），容器執行時使用的預設共享記憶體段大小是不夠的.

查閱資料後，有兩種解決方案。

方法一、重新建立乙個容器，建立的時候設定一下 shm的大小。

nvidia-docker run -t -d -v /掛載路徑/:/m容器路徑/ --shm-size 8g -it 映象id bash

重新進入容器，執行訓練指令碼，

方法二、不想建立乙個新的容器，那麼可以考慮修改已有容器shm的大小

見部落格docker-修改container的shmsize（shm）共享記憶體修改 方法

三、修改dataloader中引數num_workers的值

dataloader = torch.utils.data.dataloader(

dataset,
batch_size=8,
shuffle=
true
,        num_workers=0,
pin_memory=
true
,        collate_fn=dataset.collate_fn
)

error: unexpected bus error encountered in worker. this might be caused by insufficient shared memo

docker-修改container的shmsize（shm）共享記憶體修改

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