这个故事的起因是这样的，我在做这个实验的时候，总是遇到multiprocessing的spwan的奇奇怪怪的问题，我的主函数是这样的，写成这样主要是我当时为了方便自己debug，关于debug，看这里https://guide.allennlp.org/debugging，却不想开启了一段噩梦的开始，三天时间哇，一个奇葩奇葩奇葩的小错误，直接影响了试验进度和论文进程

import json
import shutil
import sys

from allennlp.commands import main

config_file = "experiments/venue_classifier.json"

# Use overrides to train on CPU.
overrides = json.dumps({"trainer": {"cuda_device": -1}})

serialization_dir = "/tmp/debugger_train"

# Training will fail if the serialization directory already
# has stuff in it. If you are running the same training loop
# over and over again for debugging purposes, it will.
# Hence we wipe it out in advance.
# BE VERY CAREFUL NOT TO DO THIS FOR ACTUAL TRAINING!
shutil.rmtree(serialization_dir, ignore_errors=True)

# Assemble the command into sys.argv
sys.argv = [
    "allennlp",  # command name, not used by main
    "train",
    config_file,
    "-s", serialization_dir,
    "--include-package", "my_library",
    "-o", overrides,
]

main()

修改这个错误很简单，直接在main上加if __name__=='__main__'，就这样，如果你遇到其他的问题，欢迎来跟我交流，遇到问题的人多了我才有动力继续整理为博客

好吧，还是大概说下发现问题的过程

周五以及随后周末几天最大的成果可以说就说把allennlp的坑踩了一遍，问题的起因是allennlp. 单卡一边模型要一天，然鹅从多卡开始配制就各种奇奇怪怪，光怪陆离，离奇古怪，匪夷所思的问题，最早的问题是serialization_dir目录，不管我设置不设置recover或者force，添不添加预训练模型在这个目录下，总会有file exist或者 file not found，或者file 不合适的问题，好吧，你大爷的，看github上的issue呢，完全没用，不过幸运又不幸的是周一早上解决了，周六我尝试过按步debug，改写库函数，版本回退等方式，由于网上遇到此问题的和我相似又不完全一样，事实证明他们的解决方案对我没一个好使的，最后解决问题的方法还是在抽茧剥丝的报错信息里，当我把所有由于配置导致的问题解决之后，问题指向了multiprocessing的swan包，当我按照它的教程把模型训练代码重构之后，真正的报错信息才浮现出来，读取的layer的state和预训练模型不匹配，检索之后好吧又是一个多进程问题，但是问题是原来一直都隐藏在某个sub processing完全不为人所知哇。等这次论文结束了我打算出个踩坑的文档记录，希望能帮助后来人

后续，虽然上面的程序是可以进行多进程了，但是这个程序跑了一周没结束，我觉得这个是很不正常的，5555，哭到卷曲，太难受的，