出现Kernel restarting错误的解决方法

问题：Kernel restarting   某某文件 appears to have died.It will restart automatically.

几种可能的原因：

1.内存不足，运行程序中占用太多的CPU内存或者GPU内存

解决方法如下：
可以减小批次大小：降低每个批次的样本数量，以减少内存占用。虽然较小的批次大小可能会增加训练时间，但可以减轻内存压力。

例：

from torch.utils.data import DataLoader
train_data = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)
test_data = DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False)

2.网络中包含坏梯度(适用于神经网络问题)

使用ReLU激活函数的网络通常会受到“坏死神经”的影响。后者是 由于不良梯度的影响。这可能会对网络的性能造成影响。甚至会使整 个神经网络瘫痪。

 原理：ReLU激活函数的梯度在正值为1，负值为0。当输入小于0时，输入的微弱变化并不会对输出造成影响，短期看，由于正值的大梯度这并不会成为问题。但由于多层神经网络的叠加，其他层的负值权重会对 梯度很大的正值变为梯度为0的负值。因此，一些隐藏单元会对最后 的函数造成坏的梯度，从而导致权重无法更新，影响整个神经网络。

解决办法：

如果发现多个训练周期以后损失函数都没有收敛，那么可能是由于 ReLU激活函数造成的。尝试切换到leaky ReLU或ELU。然后再看看 问题是否解决。

3.可能是pil包的问题，可电脑上的某个配置不兼容

解决方法：在项目中添加语句

import os
os.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_OK”]=“TRUE”

也可参考文章解决文件问题YOLOv5 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP-优快云博客