OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作

最近测试一个python脚本，为了避免GPU抢占的问题，程序全部使用了CPU模式，即使用参数 “--gpu_ids -1”运行。

测试发现：

单进程运行，程序无问题。

单线程运行，程序无问题，但是采用多线程的时候，程序变得不稳定，具体表现为：

当使用3个及以下线程时，程序正常运行。

当使用4个线程时，部分出错，但是一旦出错之后，后面全部出错。

当使用超过4个线程时，全部出错。

出错界面如下：

 网上搜索这个错误，一般说增加虚拟内存资源即可解决问题，但是根据我的亲自测试，这个方法无效，增加了程序所在的盘的虚拟内存自动管理，问题依旧。

以下，贴出模块代码：

//author：autumoon
//mail：9506#163.com
//日期：2022-09-15 
from argparse import ArgumentParser
 
import utils
import torch
from models.basic_model import CDEvaluator
 
import os
 
"""
quick start
sample files in ./samples
save prediction files in the ./samples/predict
"""
 
 
def get_args():
    # ------------
    # args
    # ------------
    parser = ArgumentParser()
 
    #autumoon
    # parser.add_argument('--imgpathA', default='', type=str)
    # parser.add_argument('--imgpathB', default='', type=str)
    # parser.add_argument('--imgPathDst', default='', type=str)
    parser.add_argument('--imgPathA', default='D:\\Personal\\Desktop\\A.tif', type=str)
    parser.add_argument('--imgPathB', default='D:\\Personal\\Desktop\\B.tif', type=str)
 
    parser.add_argument('--project_name', default='BIT_LEVIR', type=str)
    parser.add_argument('--gpu_ids', type=str, default='0', help='gpu ids: e.g. 0  0,1,2, 0,2. use -1 for CPU')
    parser.add_argument('--checkpoint_root', default='checkpoints', type=str)
    parser.add_argument('--output_folder', default='D:\\Personal\\Desktop\\', type=str)
 
    # data
    parser.add_argument('--num_workers', default=0, type=int)
    parser.add_argument('--dataset', default='user_input', type=str)
    parser.add_argument('--data_name', default='user_name', type=str)
 
    parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int)
    parser.add_argument('--split', default="user", type=str)
    parser.add_argument('--img_size', default=256, type=int)
 
    # model
    parser.add_argument('--n_class', default=2, type=int)
    parser.add_argument('--net_G', default='base_transformer_pos_s4_dd8_dedim8', type=str,
                        help='base_resnet18 | base_transformer_pos_s4_dd8 | base_transformer_pos_s4_dd8_dedim8|')
    parser.add_argument('--checkpoint_name', default='best_ckpt.pt', type=str)
 
    args = parser.parse_args()
    return args
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    args = get_args()
    utils.get_device(args)
    device = torch.device("cuda:%s" % args.gpu_ids[0]
                          if torch.cuda.is_available() and len(args.gpu_ids)>0
                        else "cpu")
    args.checkpoint_dir = os.path.join(args.checkpoint_root, args.project_name)
    os.makedirs(args.output_folder, exist_ok=True)
 
    log_path = os.path.join(args.output_folder, 'log_vis.txt')
 
    data_loader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size,
                                   batch_size=args.batch_size,
                                   split=args.split, is_train=False,
                                   dataset='MyDataset', imgPathA=args.imgPathA, imgPathB=args.imgPathB)
 
    model = CDEvaluator(args)
    model.load_checkpoint(args.checkpoint_name)
    model.eval()
 
    #only predict one group
    assert (data_loader.batch_size == 1)
 
    for i, batch in enumerate(data_loader):
        name = batch['name']
        print('process: %s' % name)
        score_map = model._forward_pass(batch)
        model._save_predictions()
 

因为个人电脑配置较高，实测过程中内存的占用率都很低，平均20%以下，总虚拟内存设置也达到18G左右，CPU占用率也不高，平均40%以下，所以怀疑不是配置问题。

个人想到一个办法，如果将python程序封装为exe，是不是就可以保证各线程独立了呢，于是将python程序封装为exe，一番调试之后，问题没有任何变化，之前问题什么样的，现在问题依旧。

 本次出错信息如下：

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "D:\MyItems\CDMatrix\install\bin\debug\inference_cd\torch\lib\cudnn_adv_infer64_8.dll" or one of its dependencies.

发现，封装python，没有任何帮助，后台可以查看到，封装的本质仍然是调用了python.exe对脚本进行解释。

目前，从错误提示看，或跟虚拟内存有关，或者跟cudnn有关，但问题暂时不知如何解决。

目前暂时使用“OSError: [WinError 1455]页面文件太小，无法完成操作”解决了问题，但是不知道为何。

不知道各位大佬，有谁可以帮忙指点一二，在此谢过。