【Python】RuntimeError（multiprocess関係）対応のためのif __name__ == '__main__':の記述の仕方が分からない

Question

前提・実現したいこと

環境：windows10
言語：Python3.6.8
ターミナル：Git Bash
ソフトウェア：become-yukarin

A.3 第1段を使った音声変換
上記のリンク先の記事を参考に作業を行っており、以下のコマンドを実行しました。

python become-yukarin/scripts/voice_conversion_test.py 1st_yukari_model_by \
   -iwd dat/1st_models_by/yukari/voice_pair/own \
   -md dat/1st_models_by/yukari \
   -it 120000

このコマンドで音声変換ができるはずなのですが、以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

yff30@DESKTOP-DPOI2G3 MINGW64 /d/ユーザー名hdd/deep_yukarin
$ python become-yukarin/scripts/voice_conversion_test.py 1st_yukari_model_by \
>    -iwd dat/1st_models_by/yukari/voice_pair/own \
>    -md dat/1st_models_by/yukari \
>    -it 120000
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 105, in spawn_main
    exitcode = _main(fd)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 114, in _main
    prepare(preparation_data)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 225, in prepare
    _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path'])
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 277, in _fixup_main_from_path
    run_name="__mp_main__")
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\runpy.py", line 263, in run_path
    pkg_name=pkg_name, script_name=fname)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\runpy.py", line 96, in _run_module_code
    mod_name, mod_spec, pkg_name, script_name)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "D:\hidekazuhdd\deep_yukarin\become-yukarin\scripts\voice_conversion_test.py", line 73, in <module>
    pool = multiprocessing.Pool()
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\context.py", line 119, in Pool
    context=self.get_context())
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\pool.py", line 174, in __init__
    self._repopulate_pool()
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\pool.py", line 239, in _repopulate_pool
    w.start()
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 105, in start
    self._popen = self._Popen(self)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\context.py", line 322, in _Popen
    return Popen(process_obj)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 33, in __init__
    prep_data = spawn.get_preparation_data(process_obj._name)
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 143, in get_preparation_data
    _check_not_importing_main()
  File "C:\Users\yff30\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\multiprocessing\spawn.py", line 136, in _check_not_importing_main
    is not going to be frozen to produce an executable.''')
RuntimeError:
        An attempt has been made to start a new process before the
        current process has finished its bootstrapping phase.

        This probably means that you are not using fork to start your
        child processes and you have forgotten to use the proper idiom
        in the main module:

            if __name__ == '__main__':
                freeze_support()
                ...

        The "freeze_support()" line can be omitted if the program
        is not going to be frozen to produce an executable.
dat\1st_models_by\yukari\1st_yukari_model_by\predictor_120000.npz

エラーメッセージと想定される解決法

このエラーメッセージについて調べを進めていったところ、以下のリンクの記事が見つかりました。
multiprocessを使ったコードをpython setup.py testする
WindowsでCUDA+PyTorchのサンプル実行するまでのメモ
Python で並列処理(初めての人向け)

これらの記事の内容から、おそらく該当のソースコードに

def main()

if __name__ == '__main__':
    main()

これらを記述する必要があると考えました。

該当のソースコード（voice_conversion_test.py）

import argparse
import glob
import multiprocessing
import re
from functools import partial
from pathlib import Path

import librosa
import numpy

from become_yukarin import AcousticConverter
from become_yukarin.config.config import create_from_json as create_config

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('model_names', nargs='+')
parser.add_argument('-md', '--model_directory', type=Path, default=Path('/mnt/dwango/hiroshiba/become-yukarin/'))
parser.add_argument('-iwd', '--input_wave_directory', type=Path,
                    default=Path('/mnt/dwango/hiroshiba/become-yukarin/dataset/hiho-wave/hiho-pause-atr503-subset/'))
parser.add_argument('-it', '--iteration', type=int)
parser.add_argument('-g', '--gpu', type=int)
args = parser.parse_args()

model_directory = args.model_directory  # type: Path
input_wave_directory = args.input_wave_directory  # type: Path
it = args.iteration
gpu = args.gpu

paths_test = list(Path('./test_data/').glob('*.wav'))


def extract_number(f):
    s = re.findall("\d+", str(f))
    return int(s[-1]) if s else -1


def process(p: Path, acoustic_converter: AcousticConverter):
    try:
        if p.suffix in ['.npy', '.npz']:
            fn = glob.glob(str(input_wave_directory / p.stem) + '.*')[0]
            p = Path(fn)
        wave = acoustic_converter(p)
        librosa.output.write_wav(str(output / p.stem) + '.wav', wave.wave, wave.sampling_rate, norm=True)
    except:
        import traceback
        print('error!', str(p))
        print(traceback.format_exc())


for model_name in args.model_names:
    base_model = model_directory / model_name
    config = create_config(base_model / 'config.json')

    input_paths = list(sorted([Path(p) for p in glob.glob(str(config.dataset.input_glob))]))
    numpy.random.RandomState(config.dataset.seed).shuffle(input_paths)
    path_train = input_paths[0]
    path_test = input_paths[-1]

    if it is not None:
        model_path = base_model / 'predictor_{}.npz'.format(it)
    else:
        model_paths = base_model.glob('predictor_*.npz')
        model_path = list(sorted(model_paths, key=extract_number))[-1]
    print(model_path)
    acoustic_converter = AcousticConverter(config, model_path, gpu=gpu)

    output = Path('./output').absolute() / base_model.name
    output.mkdir(exist_ok=True)

    paths = [path_train, path_test] + paths_test

    process_partial = partial(process, acoustic_converter=acoustic_converter)
    if gpu is None:
        pool = multiprocessing.Pool()
        pool.map(process_partial, paths)
    else:
        list(map(process_partial, paths))

質問したいこと

エラーの内容と考えられる解決法までは調べられたのですが、
果たして上記の該当のソースコードのどの部分にどのように記述すれば良いのか分からず困っています。
if name=='main'でどのように囲めばよいのかご教授いただきたく思います。

Comments

[quickquip]

Windows向けに移植したいということでしょうか

[Kokode]

推奨環境はLinux OSとなっているので、移植（？）ということになるでしょうか。

https://qiita.com/BURI55/items/7bcac3ef68114c193344
https://togetter.com/li/1520579

上記の記事も参考にしつつ、windows上で作業を進めていたところ今回の問題に遭遇しました。
if name=='main'で全体を囲って実行したらできたという情報も見かけたのですが、具体的にどうすれば良いのかわからず、今回質問させていただきました。

[quickquip]

具体的な直し方が分からないのにも関わらず、Linuxで動かすことが前提のコードをWindowsで動かすと決めたことに対する、妥当な理由が思いつかなかったのでつい聞いてしまいました。（ここでこれをやっておけばmultiprocessingの実地での勉強になると判断した、とかありえるか? 程度で）
今の状況は「単なる作業依頼」になっていると思います。

[Kokode]

質問への追記ありがとうございます。
プログラミングして一からソフトウェアを作るわけではなく、実行するだけなら未経験でも可能かと思いましたがやはり一筋縄ではいかないですね。
ひとまずdef main():, if __name__ == '__main__':で色々な部分を囲ってみて解決策を探ろうと思います。

Answer 1

質問への回答ではないのですが、ただ動かすだけなら

    if gpu is None:
        pool = multiprocessing.Pool()
        pool.map(process_partial, paths)
    else:
        list(map(process_partial, paths))

を

    list(map(process_partial, paths))

にしてシングルプロセスで動くようにする方がまだ早そうです。（multiprocessingで動くように修正する時間と、実行に必要な時間とどっちが早いかという話）

Comments

[Kokode]

ご教授本当に本当にありがとうございます。

自分でmultiprocess関係の問題だと言っておきながら、該当のソースコードのどの部分が問題になっているのか分かっていませんでした。

動かすだけなら if gpu is None:のコードを変えればよいというご回答は大変参考になりました。
ご指摘の箇所を
def main():
と
if __name__ == '__main__':
main()
で囲ってみたところ、エラーを吐くことなく実行することができました。