SimpleTransformers模型本地IDE运行报错，Colab正常问题求助

问题现象 #

• 使用SimpleTransformers构建的BERT分类模型在Google Colab可正常运行，但在本地Spyder/Visual Studio中执行时触发多进程相关的RuntimeError，错误提示为：

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

错误原因 #

Windows系统下Python多进程采用spawn启动方式，要求所有会触发子进程的代码必须放在if __name__ == '__main__':代码块内。原代码中模型初始化、预测逻辑直接写在全局作用域，当子进程启动时会重新执行全局代码，导致重复初始化模型并再次创建子进程，引发冲突。

修正方案 #

将模型初始化、预测等核心逻辑全部移至if __name__ == '__main__':对应的代码块内，确保子进程启动时不会重复执行这些逻辑。同时保留torch.multiprocessing.freeze_support()（Windows环境下推荐添加，避免打包成可执行文件时出问题）。

修正后的代码 #

from simpletransformers.classification import ClassificationModel
import torch

def run():
    torch.multiprocessing.freeze_support()
    # 模型初始化与预测逻辑移至此处
    Bert_model = ClassificationModel("bert", "bert_model")
    a = Bert_model.predict(["kötü"])
    print(a)
    print('loop')

if __name__ == '__main__':
    run()

额外说明 #

• 关于cudart64_110.dll not found的警告：如果本地没有GPU，可忽略该提示，不影响CPU运行模型。
• 若仍有问题，可在初始化模型时显式指定process_count=1关闭多进程：

  Bert_model = ClassificationModel("bert", "bert_model", args={"process_count": 1})
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gokhan Basaran