Pytorch 问题：当 num_workers > 0 时，我的 jupyter 卡住了

这是我在 PyTorch 中的代码片段，当我使用 num_workers > 0 时，我的 jupiter 笔记本卡住了，我在这个问题上花了很多时间却没有任何答案。我没有 GPU，仅使用 CPU。

class IndexedDataset(Dataset):

def __init__(self,data,targets, test=False):
    self.dataset = data 
    if not test:
        self.labels = targets.numpy()
        self.mask =  np.concatenate((np.zeros(NUM_LABELED), np.ones(NUM_UNLABELED)))


    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.dataset[idx]
        return image, self.labels[idx]
    
    def display(self, idx):
        plt.imshow(self.dataset[idx], cmap='gray')
        plt.show()

train_set = IndexedDataset(train_data, train_target, test = False)

test_set = IndexedDataset(test_data, test_target, test = True)

train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)

test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)

任何帮助，不胜感激。

When num_workers大于0，PyTorch使用多个进程来加载数据。

Jupyter 笔记本存在多处理方面的已知问题。

解决此问题的一种方法是不使用 Jupyter 笔记本 - 只需编写一个普通的 .py 文件并通过命令行运行它。

或者尝试使用此处建议的内容：Jupyter 笔记本永远不会使用多重处理完成处理（Python 3）.