如果直接在WIndows下jupyter notebook直接运行ctc_pytorch.ipynb可能会出现如下的报错

> Runtime Error with DataLoader（PID XXX）: exited unexpectedly

即issue27 #27

• 单进程处理

这个问题在github pytorch中也有人遇到，给出的一个简单的解决方法是将num_workwes=0，那么就不会使用多进程进行处理 可以运行但是速度太慢。 pytorch/pytorch#5301

train_loader = DataLoader(dataset=dataset,
batch_size=100,
shuffle=True,
num_workers=0) # change num_workers=0

我把原来代码的ipynb脚本中的部分直接用py文件写了出来，直接python main.py就能运行，或者在ipynb中%run main.py 参考https://medium.com/@grvsinghal/speed-up-your-python-code-using-multiprocessing-on-windows-and-jupyter-or-ipython-2714b49d6fac 具体做了这样两件事

• 把多进程的函数单独写在另一个py文件中，再import

正如这个问题提到的https://stackoverflow.com/questions/41385708/multiprocessing-example-giving-attributeerror

直接在当前py中上文定义的函数用multiprocessing处理可能会出现问题

而Dataloder的num_workers就是用multiprocessing实现的。

• 在调用work，即该项目的train 和valid时，添加语句if __name__=='__main__':

因为Windows的多进程并没有Linux下os.fork()这样的函数 参考https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html?highlight=process#windows