使用DDP进行训练时，第一个epoch能够正常训练和验证，并输出相应的指标，但在第二个epoch开始后就卡住了，同时显卡的占用率高达100%，持续了很长时间且始终无法降下来。单卡训练是没有问题的。

使用项目中MS-COCO_2014数据集的加载思路，加载自己的排水管数据集Sewer-ML。由于COCO数据集本身数据量就不大，且在_load_dataset这个操作之前，我们就已经提前对coco的标签数据进行了处理，处理后的json文件仅剩下（图片相对路径、对应的label、所有类别），故使用常规的for循环，在for循环中添加路径替换和one-hot-encoding是不会消耗太多时间的。