所以问题：是否有一种方法可以在Pytorch中使用数据进行多进程，该数据无法从（不同的形状）创建批处理，而无需创建叉子？
目标是在过程结束时保存数据到磁盘，因此我不必关心同步（并且数据最终太大而无法将所有数据存储在所有数据中）。
很高兴有一些代码尝试复制问题。 我有两个可能的猜测：
这可能是Multiprocess和Python Futures之间的某些交互，这可能会发生，因为您没有将任何上下文（MP_Context）带到创建池时的默认值（MP_Context）。这可能会破坏火炬产卵。尝试将上下文设置为火炬的上下文，该上下文由Spawn（）呼叫返回。在性能成本中，尝试将pytprch线程限制为1或2，池中的相同内容。执行此操作时，请监视内存使用量，
我认为，要么python多进程的复制过程使内部火炬值不变，直到炸弹直到炸弹。或叉之间的一些内存副本正在填充您的公羊。