はじめに

初投稿です.
PyTorch で自作の DataLoader を使った画像の読み込みがやけに不安定だったり，最悪の場合フリーズしてしまうということが度々起こったので，その原因と解決策を残しておきます．

原因

自作の Dataloader の中で OpenCV を使って画像読み込みをしていたのが原因でした．
どうやら OpenCV の並列処理は PyTorch の並列処理と相性が悪く，不具合を起こすことがあるみたいです．

解決方法

実際に効果があった方法を 3 つ紹介します．

1: cv2.imread() の代わりに，PILでの読み込みを使う

デフォルトのDataLoaderでも使われているのでこの方法が間違いないです．
torchvision の transform を使ったデータ拡張を行う際も PIL 形式を前提にしているのでこちらが推奨されると思います．

2: DataLoader の num_workers を0に設定する

そもそもDataLoaderでの読み込みを並列処理を無効にすれば解決します．
ただし，速度は落ちます．

3: OpenCV の並列処理を無効にする

~~import cv2 の後に以下の2行を追加します．~~
( ↑ これだけだと再びdead lockしてしまいました．)
import cv2 の前後に以下の行を追加します．

実装の都合上 ( & PILに書き換えるのが面倒だったため)，私はこれを採用し，フリーズは起きなくなりました．

mydataset.py


import os # ADD
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1" # ADD
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1" # ADD
import cv2
cv2.setNumThreads(0) # ADD
cv2.ocl.setUseOpenCL(False) # ADD
...

class MyDatasets(torch.utils.data.Dataset):
    ...
    def __getitem__(self, idx, ...):
        ...
        img = cv2.imread(paths[idx],-1)
        ...

おわりに

補足箇所がありましたら，ご教授いただけると幸いです．

参考