当使用mxnet ImageRecordIter和cifar10_val.rec时，jupyter notebook kernel会死掉

Question

单元格如下所示，尝试使用cifar10_val.rec。文件就在那里。

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

train, val = get_data_from_cifar() 

每次我运行笔记本电脑都会死掉，告诉

  

内核似乎已经死亡。它会自动重启。

有一篇关于jupyter notebook kernel dies when using pandas的帖子，它关于内存，但它有to_sparse()来处理。

我的电脑中的内存也不是很大。但是，在运行单元格时，taks经理并没有表现出用尽的记忆。

这可能是其他问题吗？

更新：

在python解释器shell中运行脚本，它告诉@leezu说

  

304：[16:36:58] src / io / image_aug_default.cc：282：检查失败：   static_cast（res.rows）＆gt; = param_.data_shape 1＆amp;＆amp;   static_cast（res.cols）＆gt; = param_.data_shape [2]输入图像   尺寸小于输入形状

猜测我使用了错误的data_shape（3,128,128）。根据cifar10实例更改它们后会更新。

Answer 1

找出cifar10有60000 32 * 32图像。将data_shape更改为（3,32,32）之后它就不会再死了。

实际上还必须将label_width设置为1。 但是，可以从终端跟踪错误。