本文主要是介绍【超分辨率MSRN代码问题】ImportError: cannot import name '_update_worker_pids'，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
环境：python3.6 + cuda10.0 + pytorch1.1.0
在运行MSRN代码时出现老多问题了，解决的路上全是心酸泪我的妈呀！
在此记录下来，希望朋友们少走点弯路【花花
1. 问题：ImportError: cannot import name '_update_worker_pids'
原因：MSRN中的dataloader文件中会出现很多这类问题，找不到对应的函数名和属性名等等，因为Pytorch升级到1.0后，dataloader模块中的函数有修改
解决：参考并非常感谢这位博主以及这位博主
2. 问题：THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=385 error=11 : invalid argument
解决：a. 删除之前的用conda创建的pytorch相关环境
b. 用pytorch官网的pip3命令重新安装pytorch和torchvision
c. 另外重新安装所有相关的包
3. 问题：ValueError: Cannot load file containg pickled data when allow_pickle=False
解决：参考并非常感谢这位博主
4. 问题：AttributeError: 'SimpleQueue' object has no attribute cancel_join_thread()
原因：源代码中调用了multiprocessing.SimpleQueue()得到了worker_result_queue变量，之后这个变量在pytorch自带的dataloader中需要去调用cancel_join_thread（）方法，但这个方法其实是multiprocessing中Queue类的方法，SimpleQueue并没有！难道是pytorch更新版本后没有的？？？
解决：将Train文件和Test文件夹下的dataloader.py中的multiprocessing.SimpleQueue()都改为multiprocessing.Queue()即可，至于原来的SimpleQueue有多好用我就不管了。。
5. 问题：ValueError:x and y must have same first dimension, but have shapes(2,) and (1,)
原因： 找了半天原因，突然想起训练的时候为啥显示epoch从2开始，感觉不对劲，于是
解决：将Train/trainer.py中三处 self.scheduler.last_epoch + 1 改为 self.scheduler.last_epoch
6. 问题：第lr_decay倍的epoch的lr是上一个的0.25倍，但应该是0.5倍来着
原因：在self.scheduler.step(）时就已经计算了新epoch的lr，然而之后在lr = self.scheduler.get_lr()[0]时又计算了一遍。
解决：lr = self.scheduler.get_lr()[0] 修改为
lr = self.optimizer.param_groups[0]['lr']
7. 问题：其实接着6还有问题。。按照6修改之后，不是每lr_decay个epoch修改一次lr，而是1～lr_decay-1为相同的lr，lr_decay～2lr_decay-1为相同的0.5lr，依次类推，我觉得这样错一个也行，但还是有点手痒啊于是。。
解决：
self.scheduler.step()
self.loss.step()
epoch = self.scheduler.last_epoch修改为
self.scheduler.step(self.scheduler.last_epoch)
self.loss.step()
self.scheduler.last_epoch += 1
epoch = self.scheduler.last_epoch
8. 问题：接着7改完后又发现新的问题，如果训练中断在运行self.ckp.write_log(...）这句之后，继续训练时如果正好该下降lr了，那么
以上，终于测试和训练都成功运行！！！榨干了我的精华！
这篇关于【超分辨率MSRN代码问题】ImportError: cannot import name '_update_worker_pids'的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
