单GPU跑的程序，而且是在docker中，迭代了几百步后，程序突然崩掉了，
程序停在了 for step,data in enumerate(loader)，下面是部分bug信息
Traceback (most recent call last):
........
File ".../torch/utils/data/dataloader.py", line 206, in __next__
idx, batch = self.data_queue.get()
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/queues.py", line 378, in get
return recv()
File ".../torch/multiprocessing/queue.py", line 22, in recv
return pickle.loads(buf)
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 1388, in loads
return Unpickler(file).load()
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 864, in load
dispatch[key](self)
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 1139, in load_reduce
value = func(*args)
File ".../torch/multiprocessing/reductions.py", line 68, in rebuild_storage_fd
fd = multiprocessing.reduction.rebuild_handle(df)
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/reduction.py", line 155, in rebuild_handle
conn = Client(address, authkey=current_process().authkey)
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/connection.py", line 175, in Client
answer_challenge(c, authkey)
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/connection.py", line 432, in answer_challenge
message = connection.recv_bytes(256) # reject large message
IOError: [Errno 104] Connection reset by peer我以为是enumerate的问题，出现了脏数据，但细想不可能啊，都迭代了一个epoch了，
查看资料，追踪这个error，Connection reset by peer，网上说是https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9127，
以前版本有bug，需要将新版本的 torch/_six.py and torch/utils/data/dataloader.py 替换以前的版本，
工作量大，被这个思路带着走，完全跑偏了。放弃了，
查询DataLoader的参数，有建议把batch_size调小，调到了1，
num_workers值也调到了1，还是报错，
DataLoader的函数定义如下：
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False,
drop_last=False)
1. dataset：加载的数据集
2. batch_size：batch size
3. shuffle:：是否将数据打乱
4. sampler： 样本抽样
5. num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
6. collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
7. pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些
8. drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃
于是将num_workers参数值改成了默认值 0，不用多进程跑，程序可以运行了，激动万分，感激涕零啊