请问有人用“torch.utils.data.dataloader”并行加载过h5文件吗？

这个错误信息表明你在尝试使用Python的pickle模块来序列化一个对象，但是这个对象中包含了线程（_thread._local对象）相关的数据，而pickle模块不支持对线程局部存储的对象进行序列化。

在Python中，_thread._local是用来创建线程本地存储的类，这意味着每个线程可以拥有这个对象的不同实例。当你的代码或者你使用的库在某个对象中使用了线程局部存储，并且你尝试将这个对象进行pickle操作（例如在多进程或多线程环境下通过队列传递对象，或者保存到文件等），就会遇到“can't pickle _thread._local objects”这样的错误。

解决这个问题的方法通常有以下几种：

1. 避免序列化线程局部对象：检查你的代码，确保你不直接或间接地尝试序列化包含线程局部变量的对象。如果可能，重构代码以避免这种情况。

2. 使用可序列化的替代方案：如果你需要在不同线程或进程中共享状态，考虑使用其他机制，比如通过队列传递消息而非整个对象，或者使用Manager对象在multiprocessing模块中共享数据。

3. 手动管理序列化过程：如果对象中只有部分属性不能被pickle，你可以定义__getstate__和__setstate__方法来控制哪些部分应该被序列化和反序列化，从而避开线程局部对象。

4. 使用云服务进行分布式计算时的注意事项：在使用如阿里云函数计算（Function Compute）、阿里云MaxCompute等云服务进行分布式或并行计算时，确保遵循其推荐的数据交换和状态管理方式，避免直接序列化复杂对象，尤其是包含线程或进程特定上下文的对象。

总之，遇到这个错误时，核心思路是理解并去除导致pickle失败的线程局部对象，或者调整数据处理策略以适应pickle的限制。