jupyter筆記本內核在使用mxnet ImageRecordIter時死亡cifar10_val.rec

該單元格如下，試圖使用cifar10_val.rec。該文件在那裏。jupyter筆記本內核在使用mxnet ImageRecordIter時死亡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()

每次我跑死了筆記本，告訴

內核似乎已經死了。它會自動重啓。

有一個職位關於jupyter notebook kernel dies when using pandas，這是關於內存，但它有to_sparse()來處理。

我的電腦內存也不是很大。但是，在運行單元時，taks管理器不會顯示內存要耗盡。

這可能是一些其他問題？

UPDATE：

在Python解釋運行腳本Shell它告訴作爲@leezu所述

304：[16時36分58秒]的src/IO/image_aug_default.cc：282：檢查失敗：的static_cast（res.rows）> = param_.data_shape 1 & & 的static_cast（res.cols）> = param_.data_shape [2]的輸入圖像尺寸比輸入形狀小

猜測我使用了錯誤的data_shape（3,128,128）。更改後會根據cifar10實例更新它們。

來源

2017-08-01 Shihe Zhang

如果你在python腳本中運行它，會發生什麼？即將代碼粘貼到'script.py'文件並運行'python script.py'。 – leezu

也可能需要多少RAM（以數字計）。 –

我可以請您將問題標記爲已回答（理想情況下，將問題的答案從獨立答案中提取出來）？ –

找出cifar10具有的是60000 32 * 32 images.After將data_shape更改爲（3,32,32）後，它不再死亡。

實際上也必須將label_width設置爲1。但是，錯誤可以從終端追蹤。

來源

2017-08-02 00:31:04

jupyter筆記本內核在使用mxnet ImageRecordIter時死亡cifar10_val.rec

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