错误：





```go
-- Process 0 terminated with the following error:
Traceback (most recent call last):
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/multiprocessing/spawn.py", line 74, in _wrap
    fn(i, *args)
  File "/ssd/xd/tts/GPT-SoVITS/GPT_SoVITS/s2_train.py", line 255, in run
    train_and_evaluate(
  File "/ssd/xd/tts/GPT-SoVITS/GPT_SoVITS/s2_train.py", line 340, in train_and_evaluate
    ) = net_g(ssl, spec, spec_lengths, text, text_lengths)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 1519, in forward
    else self._run_ddp_forward(*inputs, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 1355, in _run_ddp_forward
    return self.module(*inputs, **kwargs)  # type: ignore[index]
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "/ssd/xd/tts/GPT-SoVITS/GPT_SoVITS/module/models.py", line 923, in forward
    ge = self.ref_enc(y[:,:704] * y_mask, y_mask)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "/ssd/xd/tts/GPT-SoVITS/GPT_SoVITS/module/modules.py", line 756, in forward
    x = x.masked_fill(mask.unsqueeze(-1), 0)
  File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/data/_utils/signal_handling.py", line 66, in handler
    _error_if_any_worker_fails()
RuntimeError: DataLoader worker (pid 12218) is killed by signal: Bus error. It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit.
```

### 在 Docker 中处理 PyTorch DataLoader 内存不足的问题

当我们使用 Docker 容器进行深度学习任务时，有时会遇到以下错误：

```
RuntimeError: DataLoader worker (pid 12218) is killed by signal: Bus error. It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit.
```

这个错误通常出现在使用 PyTorch 的 DataLoader 时，尤其是在数据量大或者使用了多个 worker 进程的情况下。这篇博客将解释这个错误的原因，并介绍如何通过调整 Docker 配置来解决问题。

#### 什么是共享内存？

共享内存（shared memory）是一种进程间通信的方式，允许多个进程共享同一块内存区域。在深度学习任务中，DataLoader 的多个 worker 进程常常需要共享大量数据以高效处理数据加载。当共享内存不足时，便会导致上述错误。

#### Docker 默认的共享内存大小

在 Docker 中，默认的共享内存大小仅为 **64MB**。对于大多数深度学习任务来说，这个默认值往往是不够的，特别是在处理大量数据或使用多个 DataLoader worker 时。

#### 如何调整 Docker 的共享内存大小？

幸运的是，我们可以通过 Docker 的 `--shm-size` 参数来调整容器的共享内存大小。以下是具体的操作步骤：

1. **启动 Docker 容器时设置共享内存大小**  

   你可以在启动 Docker 容器时通过 `--shm-size` 参数来调整共享内存大小。例如，将共享内存设置为 1GB：

   ```bash
   docker run --shm-size=1g <your_docker_image>
   ```

2. **适当的共享内存设置**  

   - **64MB（默认）**: 适合一些简单、不需要大量内存的应用。

   - **1GB**: 对于大多数深度学习任务，这是一个合适的起点。

   - **2GB 或以上**: 如果你的任务数据量特别大，或者需要使用多个 DataLoader worker 进程，可能需要将共享内存增加到 2GB 或更高。

#### 其他建议

除了调整共享内存大小，你还可以通过以下方式进一步优化性能并减少内存问题：

- **减少 DataLoader 中的 worker 数量**：在 `DataLoader` 中将 `num_workers` 设置为较低的值，如 1 或 2，这样可以减少对共享内存的需求。

  

  ```python
  DataLoader(dataset, num_workers=2, ...)
  ```

- **调整批次大小（batch size）**：减小批次大小可以降低内存占用，从而减少发生内存不足错误的可能性。

- **使用 pin_memory**：如果你在使用 GPU，考虑在 DataLoader 中启用 `pin_memory=True`，这可以提高数据加载的效率。

#### 总结

当你在 Docker 容器中使用 PyTorch 进行深度学习任务时，默认的 64MB 共享内存可能不足，导致 DataLoader 出现内存不足的错误。通过调整 Docker 的 `--shm-size` 参数，你可以有效解决这个问题。对于大多数应用场景，建议将共享内存设置为至少 1GB，如果任务复杂或数据量较大，考虑增加到 2GB 或以上。同时，适当地减少 DataLoader 的 worker 数量或调整批次大小也是有效的优化手段。

通过这些调整，你可以更稳定高效地运行深度学习任务，避免因内存不足导致的错误。

【运维】out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit

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你可以使用Python程序或Linux命令来将M4A文件转换为WAV文件。下面分别介绍这两种方法。

### 方法一：使用FFmpeg命令行工具（Linux命令）

FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，支持音视频转换、处理等操作。你可以在终端中使用以下命令将M4A文件转换为WAV文件：

```bash
ffmpeg -i input.m4a output.wav
```

这里`input.m4a`是你要转换的M4A文件的路径，`output.wav`是你希望生成的WAV文件的路径和文件名。

如果你的系统没有安装FFmpeg，可以通过以下命令安装：

- 在Ubuntu/Debian上：

  ```bash
  sudo apt-get install ffmpeg
  ```

- 在CentOS/RHEL上：

  ```bash
  sudo yum install ffmpeg
  ```

- 在macOS上（使用Homebrew）：

  ```bash
  brew install ffmpeg
  ```

### 方法二：使用Python中的`pydub`库

你也可以使用Python中的`pydub`库来实现M4A到WAV的转换。首先，需要安装`pydub`库和FFmpeg：

```bash
pip install pydub
```

你还需要确保系统上已经安装了FFmpeg，因为`pydub`依赖它来进行格式转换。

下面是一个Python示例代码，将M4A文件转换为WAV文件：

```python
from pydub import AudioSegment
# 打开M4A文件
audio = AudioSegment.from_file("input.m4a", format="m4a")
# 导出为WAV文件
audio.export("output.wav", format="wav")
```

这里`input.m4a`是输入的M4A文件路径，`output.wav`是输出的WAV文件路径。

### 总结

- **FFmpeg**: 适合直接在终端进行批量转换，非常快捷。

- **pydub**: 适合在Python程序中集成音频转换功能，灵活性高。

m4a转wav，使用FFmpeg和Python将M4A文件转换为WAV

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00071.png)






深入理解 Linux 中的 `mv` 命令：移动文件和文件夹的艺术

在日常使用 Linux 的过程中，`mv`（move）命令是我们经常会用到的一个命令，它不仅可以用来移动文件和文件夹，还可以用于重命名。尽管 `mv` 看似简单，但在实际使用中，我们可以通过一些技巧使其更为强大和灵活。本篇博客将深入探讨 `mv` 命令的各种用法，并分享一些实用的小技巧，帮助你更高效地管理文件。

### 一、基本语法

`mv` 命令的基本语法如下：

```bash
mv [选项] 源文件 目标路径
```

其中，`源文件` 是你想要移动或重命名的文件或文件夹，`目标路径` 是你希望将其移动到的目的地。

### 二、基本用法

1. **移动文件：**

   ```bash
   mv filename.txt /home/user/documents/
   ```

   这条命令将 `filename.txt` 文件从当前目录移动到 `/home/user/documents/` 目录下。

2. **移动并重命名文件：**

   ```bash
   mv filename.txt /home/user/documents/newname.txt
   ```

   这条命令不仅移动了文件，还将文件重命名为 `newname.txt`。

3. **移动文件夹：**

   ```bash
   mv foldername /home/user/documents/
   ```

   这条命令将文件夹 `foldername` 及其内容移动到 `/home/user/documents/` 目录下。

### 三、使用 `mv` 移动所有文件但排除特定文件或文件夹

有时候，我们可能需要移动一个目录中的所有文件和文件夹，但希望排除某些特定的文件或文件夹。假设你要移动所有文件和文件夹，但排除 `.git` 文件夹，可以使用以下方法：

```bash
shopt -s extglob
mv !( .git ) /path/to/destination/
```

#### **命令解释：**

- `shopt -s extglob`：这是一个 Bash 内建命令，用于启用扩展模式匹配（extglob）。

- `mv !( .git ) /path/to/destination/`：在这个命令中，`!( .git )` 是一个模式匹配表达式，表示匹配除了 `.git` 文件夹之外的所有文件和文件夹。

这个命令会将当前目录下所有的文件和文件夹（除了 `.git`）移动到指定的目的地 `/path/to/destination/`。

### 四、其他常用选项

1. **覆盖提示：** 默认情况下，`mv` 会直接覆盖目标路径中的同名文件。如果你希望在覆盖文件之前得到提示，可以使用 `-i` 选项。

   ```bash
   mv -i filename.txt /home/user/documents/
   ```

2. **强制覆盖：** 如果你希望在移动文件时强制覆盖目标路径中的文件，可以使用 `-f` 选项。

   ```bash
   mv -f filename.txt /home/user/documents/
   ```

3. **显示移动过程：** 使用 `-v` 选项可以显示移动过程，便于调试。

   ```bash
   mv -v filename.txt /home/user/documents/
   ```

### 五、总结

通过本文的介绍，我们可以看到 `mv` 命令不仅仅是一个简单的移动工具，通过一些小技巧和选项，我们可以灵活地处理文件和文件夹的移动与重命名任务。特别是在需要排除特定文件或文件夹的情况下，使用扩展的模式匹配可以极大地方便操作。掌握这些技能，将有助于你更高效地管理 Linux 系统中的文件。

【运维】深入理解 Linux 中的 `mv` 命令，使用 `mv` 移动所有文件但排除特定文件或文件夹

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# 报错信息

```go
able of handling various complex tasks. Please report the progress of this project to the team members.
 > ===========================
  0%|                                                                                                                                         | 0/7 [00:00<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "/ssd/xd/tts/MeloTTS/x01.py", line 37, in <module>
    model.tts_to_file(text, speaker_ids['EN-US'], output_path, speed=speed)
  File "/ssd/xd/tts/MeloTTS/melo/api.py", line 100, in tts_to_file
    bert, ja_bert, phones, tones, lang_ids = utils.get_text_for_tts_infer(t, language, self.hps, device, self.symbol_to_id)
  File "/ssd/xd/tts/MeloTTS/melo/utils.py", line 23, in get_text_for_tts_infer
    norm_text, phone, tone, word2ph = clean_text(text, language_str)
  File "/ssd/xd/tts/MeloTTS/melo/text/cleaner.py", line 12, in clean_text
    phones, tones, word2ph = language_module.g2p(norm_text)
  File "/ssd/xd/tts/MeloTTS/melo/text/english.py", line 242, in g2p
    phone_list = list(filter(lambda p: p != " ", _g2p(w)))
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/g2p_en/g2p.py", line 162, in __call__
    tokens = pos_tag(words)  # tuples of (word, tag)
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/nltk/tag/__init__.py", line 165, in pos_tag
    tagger = _get_tagger(lang)
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/nltk/tag/__init__.py", line 107, in _get_tagger
    tagger = PerceptronTagger()
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/nltk/tag/perceptron.py", line 183, in __init__
    self.load_from_json(lang)
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/nltk/tag/perceptron.py", line 273, in load_from_json
    loc = find(f"taggers/averaged_perceptron_tagger_{lang}/")
  File "/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/python3.10/site-packages/nltk/data.py", line 582, in find
    raise LookupError(resource_not_found)
LookupError:
**********************************************************************
  Resource averaged_perceptron_tagger_eng not found.
  Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:
  >>> import nltk
  >>> nltk.download('averaged_perceptron_tagger_eng')
  For more information see: https://www.nltk.org/data.html
  Attempted to load taggers/averaged_perceptron_tagger_eng/
  Searched in:
    - '/home/xd/nltk_data'
    - '/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/nltk_data'
    - '/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/share/nltk_data'
    - '/ssd/xd/miniconda3/envs/melotts/lib/nltk_data'
    - '/usr/share/nltk_data'
    - '/usr/local/share/nltk_data'
    - '/usr/lib/nltk_data'
    - '/usr/local/lib/nltk_data'
    - '/home/xd/nltk_data'
***************************************************************
```

# 解决

python代码前加这几句，开魔法执行，会下载好对应包，就不会报错了。
```go
import nltk
nltk.data.path.append('/home/xd/nltk_data')  # 添加路径
nltk.download('averaged_perceptron_tagger_eng')
```

要有魔法才行，路径可以改为自己喜欢的，python能找到的。比如显示在这些地方找，那就选一个。

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00073.png)

【运维】报错Resource averaged_perceptron_tagger_eng not found.

一直要求输入密码，很烦人：





![在这里插入图片描述](/static/img/images/00079.png)

如何免密连接？

1 重新打开gateway，来到这个界面点新建连接：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00080.png)

2 点这里设置：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00081.png)

3 在这一页，你可以改你的所有配置，只要设置为password并且保存密码，就可以一直爽：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00082.png)

【运维】JetBrains Gateway (Pycharm) SSH免密连接，改为免密连接

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。