张小明
前端开发工程师
在使用Windows Subsystem for Linux (WSL)进行深度学习模型训练时，用户可能会遇到各种性能问题。本文将基于一个具体的案例——使用WSL训练Wave U-Net模型，探讨如何解决常见的性能瓶颈和优化策略。
用户试图在WSL环境中使用Jupyter Notebook内核逐行运行脚本训练Wave U-Net模型，但训练仅进行到第10个Epoch时，WSL就在VS Code中崩溃，并陷入无休止的重连循环中。随后，尝试从终端直接运行脚本，程序卡死，持续超过一小时。
从用户提供的错误信息和代码中可以看出：
在DataLoader中减少num_workers参数的值可以显著减少内存使用和CPU占用。原代码中：
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