Question

我使用jupyter笔记本和anaconda。我首先使用kerast，我不能做教程。关于这个问题是stackoverflow中的两个主题，但是找不到解决方法。

我的代码：

model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

X_train_shape = X_train.reshape(len(X_train), 1)
Y_train_shape = Y_train.reshape(len(Y_train), 1)
model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=5, batch_size=32)

我有错误，这是一些随机的，有时一两个时代的竞争：

大纪元1/5 4352/17500 [======＆gt; .......................]

----------------------------------------------- ---------------------------- ValueError Traceback（最近一次调用   最后）in（）         32个样本中的2个         3 #sleep（0.1）   ----＆GT; 4 model.fit（X_train，Y_train，nb_epoch = 5，batch_size = 32）         5 #sleep（0.1）

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ keras \ models.pyc in fit（self，   x，y，batch_size，nb_epoch，verbose，callbacks，validation_split，   validation_data，shuffle，class_weight，sample_weight，** kwargs）       395 shuffle = shuffle，       396 class_weight = class_weight，    - ＆GT; 397 sample_weight = sample_weight）       398       399 def evaluate（self，x，y，batch_size = 32，verbose = 1，

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.pyc in   适合（self，x，y，batch_size，nb_epoch，verbose，callbacks，   validation_split，validation_data，shuffle，class_weight，   sample_weight）1009 verbose = verbose，   callbacks = callbacks，1010
  val_f = val_f，val_ins = val_ins，shuffle = shuffle，    - ＆GT; 1011 callback_metrics = callback_metrics）1012 1013 def   evaluate（self，x，y，batch_size = 32，verbose = 1，sample_weight = None）：

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.pyc in   _fit_loop（self，f，ins，out_labels，batch_size，nb_epoch，verbose，callbacks，val_f，val_ins，shuffle，callback_metrics）       753 batch_logs [l] = o       754    - ＆GT; 755 callbacks.on_batch_end（batch_index，batch_logs）       756       757 epoch_logs = {}

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ keras \ callbacks.pyc in   on_batch_end（self，batch，logs）        58 t_before_callbacks = time.time（）        59用于self.callbacks中的回调：   ---＆GT; 60 callback.on_batch_end（批处理，日志）        61 self._delta_ts_batch_end.append（time.time（） - t_before_callbacks）        62 delta_t_median = np.median（self._delta_ts_batch_end）

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ keras \ callbacks.pyc in   on_batch_end（self，batch，logs）       187＃将由on_epoch_end处理       188如果self.verbose和self.seen＆lt; self.params [ 'nb_sample']：    - ＆GT; 189 self.progbar.update（self.seen，self.log_values）       190       191 def on_epoch_end（self，epoch，logs = {}）：

C：\ Anaconda3 \ ENVS \ py27 \ lib中\站点包\ keras \ utils的\ generic_utils.pyc   在更新（自我，当前，价值）       110 info + =（（prev_total_width - self.total_width）*“”）       111    - ＆GT; 112 sys.stdout.write（info）       113 sys.stdout.flush（）       114

C：\ Anaconda3 \ envs \ py27 \ lib \ site-packages \ ipykernel \ iostream.pyc in   写（自我，字符串）       315       316 is_child =（不是self._is_master_process（））    - ＆GT; 317 self._buffer.write（string）       318 if is_child：       319 #newlines暗示在子流程中刷新

ValueError：关闭文件的I / O操作

Answer 1

更改您的详细级别 model.fit() 至 verbose=0.
见github.com/fchollet/keras/issues/2110

这不是一个直接的“修复”，但它应该有助于缓解与更新iPython控制台相关的竞争条件。

Keras。 ValueError：关闭文件

1 个答案: