python神经网络训练效果差_神经网络是编译好的，但训练没有

我想用keras训练一个神经网络，但是训练没有开始，而且它发生在非常奇怪的情况下。在

以下是我的部分代码：model = Sequential()

model.add(Convolution2D(8, 7, 7, border_mode='valid', input_shape=(1, 31, 31), activation='tanh'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(16, 5, 5, border_mode='valid', activation='tanh'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid', activation='relu'))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(23))

model.add(Activation('tanh'))

model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(11))

model.add(Activation('sigmoid'))

model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(1))

model.add(Activation('sigmoid'))

optimizer = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

print("optimizer done")

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

print("compile done")

sys.stdout.flush()

model.fit(dataset, labels, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, validation_split=0.1, verbose=2)

如果我在终端中使用python mynn.py运行这段代码，一切都会很好，培训就开始了。在

但是如果我在终端中使用python mynn.py &，python mynn.py > results.txt，或者如果我重定向代码sys.stdout = open('Outputs.txt', 'w')中的输出，那么fit方法的程序会暂停，所以学习不会开始。显示compile done，但没有其他内容，没有训练。在

我看了一下，程序似乎一直在调用这个函数clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW, {,}) = 0

你知道为什么当我重定向输出时它不启动吗？在