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获取OSError:[Errno 16]设备或资源忙:‘当使用tf.keras.models.Sequential.fit_generator时

获取OSError:[Errno 16]设备或资源忙:‘当使用tf.keras.models.Sequential.fit_generator时,这个错误通常是由于系统资源不足或设备被其他进程占用导致的。解决这个问题的方法有以下几种:

  1. 检查系统资源:首先,确保系统的内存、CPU和磁盘空间足够。可以使用命令行工具(如top、htop等)或系统监控工具来查看系统资源的使用情况。如果资源不足,可以尝试释放一些资源或增加系统资源。
  2. 关闭其他进程:如果设备被其他进程占用,可以尝试关闭这些进程或等待它们释放设备。可以使用命令行工具(如ps、kill等)来查看和关闭其他进程。
  3. 重新启动设备:有时候设备可能出现异常状态,导致资源忙的错误。可以尝试重新启动设备来解决问题。
  4. 优化代码:如果代码中存在性能问题或资源占用过高的情况,可以尝试优化代码,减少资源的使用量。例如,可以减少数据加载、内存占用或并行计算的数量。
  5. 更新软件版本:有时候错误可能是由于软件版本不兼容或存在bug导致的。可以尝试更新相关软件(如TensorFlow、Keras等)到最新版本,或者查看官方文档和社区论坛中是否有类似问题的解决方案。

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:     --daemon从未打开过终端设备,不需做任何处理;     --daemon后面可能会打开一个终端设备,必须采取措施确保该设备不会成为控制终端,具体措施:       1、在所有可能应用到一个终端设备上的...;       2、在setsid()调用之后执行第二个fork(),再次让父进程退出并让孙子进程继续执行,(这样确保了子进程不会成为会话组长,进程永远不会重新请求一个控制终端--根据SystemV中获取终端规则...)     4、清除进程的umask(确保daemon创建文件和目录拥有必要的权限)     5、修改进程当前工作目录(通常改为根目录 /,保证根目录的文件系统不会被卸载即可,如:cron会将自身放在...daemon从父进程继承而来的所有打开着的文件描述符(由于daemon失去了控制终端,对0,1,2描述符完全可以关闭;无法卸载长时间运行的daemon打开的文件所在的文件系统----文件描述符是一种有限资源...)     7、关闭0,1,2文件描述符后,daemon通常会打开/dev/null,并让所有描述符都指向该设备     --这样确保了当daemon调用在这些文件描述符上执行IO的库函数不会出乎意料的失败

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