我有一个 HDF5 数据集，我正在使用一个框架来创建多个进程来读取它(PyTorch 的 DataLoader，但这个框架应该不重要)。我正在随机索引 3D float 组的第一个维度，为了调试发生的事情，我一直在对索引中的切片求和。每隔一段时间，总和切片就会变成 nan 或一个非常小的值(一个不应该出现在我的数据中的值)。如果我连续两次执行相同的索引，那么另一次的值是正确的(第一个或第二个索引可能会出错)。例如，下面是我在索引过程中得到的一些值，其中左边应该与右边匹配，但有时值会出错:
21.2162 21.2162
89.9759 6.5469e-33
35.7114 35.7114
35.2934 35.2934
56.8512 56.8512
42.2215 42.2215
11.5307 nan
19.2904 19.2904
25.4261 25.4261
这来自于一个接一个地索引:
print(dataset[index].sum(), end=' ')
print(dataset[index].sum())
当我只使用一个进程来索引数据集时，问题似乎没有出现。数据集仅被读取(无写入)。有谁知道为什么会发生这种情况以及是否有办法阻止这种情况？
请您参考如下方法:
我遇到了同样的问题，在花了一天时间尝试通过 h5py 将 PyTorch DataParallel 加载器包装器与 HDF5 结合之后，我发现在新进程中打开 h5py.File 至关重要，而不是在主进程中打开它并希望它被底层多处理实现继承。
由于 PyTorch 似乎采用惰性方式来初始化 worker，这意味着实际的文件打开必须在 Dataset 包装器的 __getitem__ 函数内部发生。
