问题：
自己写了个dataloader，为了部署方便，用OpenCV的接口进行数据读取，而没有用PIL，代码大致如下：
def __getitem__(self, idx):
sample = self.samples[idx]
img = cv2.imread(sample[0])
img = cv2.resize(img, tuple(self.input_size))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# if not self.val and random.randint(1, 10) < 3:
# img = self.img_aug(img)
img = Image.fromarray(img)
img = self.transforms(img)
...
结果在训练过程中，在第1个epoch的最后一个batch时，程序卡死。
解决方案：
可能是因为OpenCV与Pytorch互锁的问题，关闭OpenCV的多线程，问题解决。
cv2.setNumThreads(0) cv2.ocl.setUseOpenCL(False)
补充：pytorch 中一个batch的训练过程
# 一般情况下 optimizer.zero_grad() # 梯度清零 preds = model(inputs) # inference，前向传播求出预测值 loss = criterion(preds, targets) # 计算loss loss.backward() # 反向传播求解梯度 optimizer.step() # 更新权重，更新网络权重参数
此外，反向传播前，如果不进行梯度清零，则可以实现梯度累加，从而一定程度上解决显存受限的问题。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
