TFF：为什么我想开始训练时内核崩溃？

Question

我是Tensorflow联合的初学者，用tff编写代码后，当我想开始训练第一轮时，内核崩溃并重新启动，但我不明白为什么。这是我的代码的一部分：

import collections

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.enable_v2_behavior()

import tensorflow_federated as tff

dataset_paths = {
  'client_0': '/tmp/A.txt',
  'client_1': '/tmp/B.txt',
  'client_2': '/tmp/C.txt',
}

def create_tf_dataset_for_client_fn(id):
   path = dataset_paths.get(id)
   if path is None:
     raise ValueError(f'No dataset for client {id}')
   return tf.data.Dataset.TextLineDataset(path)

source = tff.simulation.ClientData.from_clients_and_fn(
  dataset_paths.keys(), create_tf_dataset_for_client_fn)

def client_data(n):
  ds = source.create_tf_dataset_for_client(source.client_ids[n])
  return ds

train_data = [client_data(n) for n in range(10)]
batch = tf.nest.map_structure(lambda x: x.numpy(), next(iter(train_data[0])))

......
iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(model_fn)
state, metrics = iterative_process.next(state, train_data)
print('round 1, metrics={}'.format(metrics)) 

当我执行此行时

state, metrics = iterative_process.next(state, train_data)
print('round 1, metrics={}'.format(metrics)) 

内核在崩溃并重新启动后花费了大量时间来运行

我是Tensorflow联合的初学者，用tff编写代码后，当我想开始训练第一轮时，内核崩溃并重新启动，但我不明白为什么。这是我的一部分...

Answer 1

您好，感谢您对我的问题的关注，我应该知道问题出在哪里。这是运行我的代码pyhton的控制台。它仍然像下面一样。我为此感到很难过..