1、問題描述：
在PyTorch訓練一個epoch時，模型不能接着訓練，Dataloader卡死。但是程序也不會保存，會一直卡在這個位置。
查看顯卡發現顯存也大部分釋放。只能通過Ctrl+C強制性暫停
這個bug是和多線程有關係。
我自己的代碼重寫了dataloader，使用的是OpenCV的接口進行數據讀取，而沒有用PIL。
目前有三種可靠的解決方式
1、可能是因爲OpenCV與Pytorch互鎖的問題，關閉OpenCV的多線程，問題解決。
Dataloader裏面不用cv2.imread進行讀取圖片，用cv2.imread還會帶來一系列的不方便，比如不能結合torchvision進行數據增強，所以最好用PIL 裏面的Image.open來讀圖片。
2、將DataLoader 裏面的參變量num_workers設置爲0，但會導致數據的讀取很慢，拖慢整個模型的訓練
3、（已經測試）如果用了cv2.imread，也懶得改了，那就加兩條語句，來關閉Opencv的多線程：
cv2.setNumThreads(0)
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)
cv2.setNumThreads(0)和cv2.ocl.setUseOpenCL(False)。加了這兩條語句之後，並不影響模型的訓練速度，更具筆者觀察，速度相反還變快了，真神奇呀。 我是在重寫函數 def __getitem__(self, idx): 中加的。其他位置應該也可以。測試完後更新文章
綜上所述：如果遇到此問題，建議選擇方法1和方法3來解決這個問題，因爲不影響模型訓練速度。