jupyter笔记本内核在使用mxnet ImageRecordIter时死亡cifar10_val.rec

该单元格如下，试图使用cifar10_val.rec。该文件在那里。jupyter笔记本内核在使用mxnet ImageRecordIter时死亡cifar10_val.rec

def get_data_from_cifar(): 
    train = mx.io.ImageRecordIter() 
    val = mx.io.ImageRecordIter() 
    return train, val 

train, val = get_data_from_cifar()

每次我跑死了笔记本，告诉

内核似乎已经死了。它会自动重启。

有一个职位关于jupyter notebook kernel dies when using pandas，这是关于内存，但它有to_sparse()来处理。

我的电脑内存也不是很大。但是，在运行单元时，taks管理器不会显示内存要耗尽。

这可能是一些其他问题？

UPDATE：

在Python解释运行脚本Shell它告诉作为@leezu所述

304：[16时36分58秒]的src/IO/image_aug_default.cc：282：检查失败：的static_cast（res.rows）> = param_.data_shape 1 & & 的static_cast（res.cols）> = param_.data_shape [2]的输入图像尺寸比输入形状小

猜测我使用了错误的data_shape（3,128,128）。更改后会根据cifar10实例更新它们。

来源

2017-08-01 Shihe Zhang

如果你在python脚本中运行它，会发生什么？即将代码粘贴到'script.py'文件并运行'python script.py'。 – leezu

也可能需要多少RAM（以数字计）。 –

我可以请您将问题标记为已回答（理想情况下，将问题的答案从独立答案中提取出来）？ –

找出cifar10具有的是60000 32 * 32 images.After将data_shape更改为（3,32,32）后，它不再死亡。

实际上也必须将label_width设置为1。但是，错误可以从终端追踪。

来源

2017-08-02 00:31:04

jupyter笔记本内核在使用mxnet ImageRecordIter时死亡cifar10_val.rec

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