使用tensorflow.keras模型训练时这个错误经常报:
tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:107] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated.
[[{{node PyFunc}}]]
tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:107] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated.
[[{{node PyFunc}}]]
根据自己经验,很大概率是下面几个原因:
1 模型建立时输入的image_size input_shape不符或未定义造成。注意,定义卷积层第一层时,一定要定义input_shape, 例如:
model = keras.models.Sequential([
# 输入图片[None,224,224,3]
# 卷积层1: 32个 5*5*3的filter, 步长设置1,填充设same
# 输出[None,32,32,3]
keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=5, strides=1, padding='same', data_format='channels_last',
activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
2 还有就是train_generator 和validate_generator相关参数必须保持一致,比如batch_size, target_size, class_mode等
3 本身配置限制,batch_size改小试试,甚至改到1试试
4 上一次程式运行没有彻底结束,把所有python程式结束看看。
本文探讨了在使用TensorFlow.keras模型训练过程中遇到的常见错误,重点分析了可能的原因,包括输入尺寸不匹配、generator参数一致性、配置限制和未结束进程。提供了解决建议,如检查input_shape、确保train和validate参数一致,以及重启进程等。
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