问题：
尝试使用python自带的multiprocessing模块调用torch模型使用cuda加快预测速度，报错RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the ‘spawn’ start method
原因：
在Python3中使用 spawn 或 forkseverver 启动方法才支持在进程之间共享CUDA张量。而multiprocessing 是使用 fork 创建子进程，不被 CUDA 运行时所支持。
fork和spawn是构建子进程的不同方式:
| fork | spawn |
|---|---|
| 分叉 | 产卵 |
| 继承 | 非继承 |
| 从头构建一个子进程，父进程的数据拷贝到子进程的空间中，拥有自己的Python解释器 | |
| 变量具有与父进程中相同的id | |
| N | 在每个子进程开始时导入模块 |
| 子进程获取在 name == main 块中定义的变量 | N |
解决方法：
if __name__=='__main__':
torch.multiprocessing.set_start_method('spawn')
参考链接：
- pythonRuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing_FakeOccupational的博客-CSDN博客
- 日志提示“RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess”_AI开发平台ModelArts_故障排除_训练作业_GPU相关问题_华为云
- pytorch中使用cuda进行多任务multiprocessing_YNNAD1997的博客-CSDN博客
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