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can't run on large datasets

Offen
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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
2.5k
Forks
803
Ø Merge
6 T. 22 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
3

Beschreibung

When I correctly follow the steps in the auto3dseg_hello_world.ipynb notebook, set the corresponding paths and parameters, and run it in an environment with 48G of GPU memory, I encounter the error RuntimeError: Pin memory thread exited unexpectedly while attempting to train on a dataset with 300 .nii.gz images. In contrast, when using a dataset with 20 images, the training proceeds smoothly under the exact same conditions. During the training process with the 300-image dataset, I monitored the GPU memory usage and found it to be less than 70%. However, the error keeps occurring inexplicably. Could there be an issue with the get_data step?

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginnen Sie damit, auto3dseg_hello_world.ipynb mit den gemeldeten Pfaden und Parametern auszuführen und die Datensätze mit 20 und 300 Bildern in einer 48G-GPU-Umgebung zu vergleichen. Untersuchen Sie den get_data-Schritt und die Stelle, an der das Training „Pin memory thread exited unexpectedly.“ auslöst. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das Notebook auf dem größeren Datensatz ohne diesen Fehler trainieren kann und das Verhalten beim kleineren Datensatz erhalten bleibt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
jupyter-notebook, pytorch
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
32/100

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