libgomp: Thread creation failed: Resource temporarily unavailable

解决libgomp:Thread creation failed: Resource temporarily unavailable问题

当你在服务器上训练模型时，可能会遇到libgomp:Thread creation failed: Resource temporarily unavailable错误。这个错误通常意味着系统无法创建新的线程，可能是由于资源限制或系统负载过高。以下是一些解决这个问题的步骤和建议：

1. 检查系统资源

首先，你需要检查系统的资源使用情况，包括CPU、内存和磁盘I/O。

# 查看系统资源使用情况
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2. 调整线程池大小

如果你是在使用多线程的库（如TensorFlow），可以尝试调整线程池的大小。

• TensorFlow:
  • 设置tf.ConfigProto.intra_op_parallelism_threads和tf.ConfigProto.inter_op_parallelism_threads来控制每个操作的并行线程数。
  • 可以通过tf.config.threading来查看当前配置。

3. 优化代码中的多线程部分

检查你的代码中是否存在死锁、竞争条件或其他可能导致线程创建失败的问题。

4. 升级系统库

确保你正在使用的编译器和库是最新版本，这可能会修复一些已知的线程创建问题。

5. 限制线程数量

在某些情况下，系统可能会限制线程数量以防止资源耗尽。可以通过ulimit命令查看和修改线程限制。

# 查看当前线程限制
ulimit -a
临时修改线程限制
ulimit -n 1024

6. 检查和清理僵尸线程

僵尸线程可能会占用系统资源，导致无法创建新线程。可以使用lsof命令检查和清理僵尸线程。

# 查看所有打开的文件和对应的进程
lsof
清理僵尸线程
kill -9 lsof -n | grep "ZOMBIE"

7. 重启系统或服务

如果以上方法都不能解决问题，可以尝试重启系统或服务。

8. 查看和分析系统日志

检查系统日志以获取更多关于线程创建失败的详细信息。

# 查看系统日志
dmesg

通过以上步骤，你应该能够解决libgomp:Thread creation failed: Resource temporarily unavailable错误。如果问题仍然存在，可能需要进一步调试和优化你的代码。