调用该自定义函数后报错RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your child processes and you have forgotten to use the proper idiom in the main module: if __name__ == '__main__': freeze_support() ... The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.

这个错误通常是因为在 Windows 操作系统下没有正确使用 multiprocessing 模块引起的。

在 Windows 操作系统下，由于 Python 的多进程实现与 UNIX 平台不同，需要在主程序中增加对 `__main__` 模块的判断，如下所示：

if __name__ == '__main__':
    # your code here

这样做的目的是保证只有在主程序中运行时才会执行代码。如果在子进程中执行这段代码，会导致重新启动一个新的进程，从而引发上述错误。

你需要在调用该自定义函数的代码中增加上述判断，保证只有在主程序中才会执行该函数的代码。

相关问题

RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase.、

这个错误通常是在多进程编程中出现的，它表示在当前进程完成引导阶段之前尝试启动新进程。在 Python 中，每个进程都需要进行一些初始化工作，这些工作包括加载模块、设置环境变量等。如果在当前进程完成这些初始化工作之前尝试启动新进程，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法取决于你的具体情况。以下是一些可能会导致这个错误的情况和相应的解决办法：

1. 在主模块中启动新进程。应该将启动新进程的代码放在一个函数中，然后在主模块中调用这个函数。这样可以确保在当前进程完成初始化之后再启动新进程。

2. 在导入模块时启动新进程。这种情况下，应该将启动新进程的代码移到模块的函数或类定义中，或者在模块级别下使用 `if __name__ == '__main__':` 语句来保护启动新进程的代码，这样可以确保在模块完全加载之后再启动新进程。

3. 在使用多进程池时，应该确保在所有进程都已完成初始化之后再提交任务，或者使用 `apply_async` 方法来提交任务并等待结果返回。

希望这些解决方案能对你有所帮助。

torch.no_grad():出现RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your child processes and you have forgotten to use the proper idiom in the main module: if name == 'main': freeze_support() ... The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.

这个错误通常是由于在 Windows 操作系统下使用 torch.multiprocessing 时出现的。为了解决这个问题，可以在代码的开头添加以下语句：

if __name__ == '__main__':
    torch.multiprocessing.freeze_support()

这样可以确保在主进程中调用 `freeze_support()` 函数，以避免上述错误。另外，还需要在使用 `torch.multiprocessing` 时使用 `spawn` 而不是默认的 `fork` 开始子进程。具体来说，可以使用以下语句启动 multiprocessing：

torch.multiprocessing.set_start_method('spawn', force=True)

这样可以确保在 Windows 操作系统下使用 `torch.multiprocessing` 时不会出现上述错误。