Kaldi在训练过程中没有报错但是在固定点退出

Question

退出时的日志输出如下所示：

没有报错，max-jobs-run设为10，训练了三次每次到这里都会退出。服务器为8个CPU，100G的内存。请问是哪里出了问题呢？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

从您提供的日志信息来看，您的Kaldi训练过程似乎遇到了一些问题。具体来说：

1. 您提到在训练过程中没有报错，但是当达到最大进程数（--max-jobs-run 10）时就会自动退出。这可能是由于您的系统资源限制导致的。

2. 在训练结束后，可以看到训练结果和配置文件都在正常运行，但最终还是无法完成训练。这可能是因为训练过程中的某些步骤出现问题，例如训练器或模型参数设置不当等。

3. 每次训练后都出现“max-jobs-run 10”这个命令行选项，并且这个选项在不同的阶段有不同的含义。这表明可能是在训练的不同部分使用了不同数量的进程。

为了确定问题的具体原因，您可以尝试以下步骤来进一步分析和解决问题：

• 检查环境变量：确保在每个训练阶段中使用的环境变量（比如OMP_NUM_THREADS、OPENBLAS_NUM_THREADS等）与上一个阶段保持一致。

• 检查训练参数：确认在每个阶段开始前对模型参数进行了适当的调整。如果参数不合适，可能会导致训练失败。

• 检查训练数据：检查训练数据的质量是否足够高，以支持有效的训练。如果数据不正确或者过小，可能导致训练效果不佳。

• 检查训练工具：确保训练工具（比如run.pl）正在正确地处理所有输入参数。如果遇到错误提示，可以查看相关的错误日志，看看是否有特定的错误发生。

• 查看输出日志：通过查看训练过程中的输出日志，特别是关于进程管理的信息，可以更好地了解训练过程中的情况。

• 考虑升级硬件资源：如果上述方法都不能解决问题，可能需要考虑升级服务器的硬件资源，比如增加更多的CPU核心和内存容量，以便更好地应对大规模的数据集和复杂的训练任务。

总之，要解决这些问题，可能需要仔细分析整个训练流程，包括输入数据质量、训练参数选择、以及如何有效地利用系统的资源。