如果使用opencv调整大小方法，则pytorch数据加载器被卡住

如果使用OpenCV调整大小方法导致PyTorch数据加载器被卡住，可能是由于以下原因之一：

1. 图像大小不匹配：PyTorch数据加载器通常期望输入的图像具有相同的大小。如果使用OpenCV调整了图像的大小，可能导致图像大小不一致，从而导致数据加载器卡住。解决方法是在调整大小之后，确保所有图像具有相同的大小。
2. 数据加载器死锁：在某些情况下，数据加载器可能会由于多线程同步问题而死锁。这可能与OpenCV的图像调整方法无关。解决方法是检查代码中是否存在死锁情况，并确保正确地使用多线程加载数据。
3. 内存不足：如果调整图像大小后的图像占用了过多的内存，可能导致内存不足，从而导致数据加载器卡住。解决方法是确保系统具有足够的内存来处理调整大小后的图像。

针对以上问题，可以尝试以下解决方案：

1. 使用OpenCV调整图像大小时，确保所有图像具有相同的大小。可以使用OpenCV的resize方法来调整图像大小，并指定目标大小。
2. 检查代码中是否存在死锁情况。确保在使用多线程加载数据时，正确地使用锁和同步机制，以避免死锁。
3. 如果内存不足，可以尝试减小图像的尺寸或使用更高效的算法来处理图像。另外，可以考虑增加系统的内存容量。

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