Pytorch遇到OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory问题的解决方案

1.实验环境:一张1080Ti显卡（11G），2个16G内存，Linux18.04系统
2.遇到问题：pytorch运行深度学习模型遇到报错如下：
xx@xx-H310M-A-V2:~/Documents/NTS-Net-master$ python train.py

Traceback (most recent call last):
File “train.py”, line 58, in
for i, data in enumerate(trainloader):
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”, line 193, in iter
return _DataLoaderIter(self)
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”, line 469, in init
w.start()
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/multiprocessing/process.py”, line 105, in start
self._popen = self._Popen(self)
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/multiprocessing/context.py”, line 223, in _Popen
return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/multiprocessing/context.py”, line 277, in _Popen
return Popen(process_obj)
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/multiprocessing/popen_fork.py”, line 19, in init
self._launch(process_obj)
File “/home/zls/anaconda3/lib/python3.6/multiprocessing/popen_fork.py”, line 66, in _launch
self.pid = os.fork()
OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory

3.解决方法：使用代码

watch -n 2 nvidia-smi
watch -n 2 free -m

全程监视电脑CPU、GPU,以及物理内存、交换区内存的变化情况，发现并不是内存的原因。找bug未果。
换了一个思路，从出错的代码以及错误提示上来看，是dataloader.py出了问题，于是Google，关键词：dataloader OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory
果然有很多人也是由于在dataload的时候出错，找了很多原因：
1、电脑内存原因（已排除）
2、电脑系统线程数量限制：https://blog.csdn.net/m0_37644085/article/details/92795488：修改最大进程数（尝试无效）
3、设置pin_memory=False；（尝试无效）
4、修改多线程数量：设置num_workers为0，问题解决！！！程序可以跑了。

参考博客;https://blog.csdn.net/breeze210/article/details/99679048