” Anaconda Jupyter “内核似乎已经死了。它将自动重新启动。”答案

【问题标题】：Anaconda Jupyter "The kernel appears to have died. It will restart automatically."” Anaconda Jupyter “内核似乎已经死了。它将自动重新启动。”
【发布时间】：2020-02-22 04:23:09
【问题描述】：

我从 Anaconda 导航器启动 Jupyter，下载 Anaconda 应用程序并按照以下视频为 tensorflow 创建一个名为“tf”的新环境：How to install Tensorflow and Keras using Anaconda Navigator 然后我想从 Tensorflow 办公室网站重复这个教程Basic classification: Classify images of clothing，我一个一个地复制并粘贴每个单元格，当我运行这个单元格时，它有一条警告消息说“内核似乎已经死了。它会自动重启。"

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nTest accuracy:', test_acc)

我不知道如何解决这个问题，我搜索了一些答案说这是因为内存不足，但我想知道代码在 Jupyter 中是否使用我笔记本电脑的内存运行？我使用的是 128G 的旧 Macbook pro，我对它的内存不是很有信心..

【问题讨论】：

标签： tensorflow jupyter-notebook anaconda

【解决方案1】：

您正在尝试加载一个不适合您的 RAM 内存的模型。因此，内核死亡。

您的旧 MacBook Pro 具有 4Gb 的 RAM。根据您分享的链接，您正在尝试加载此模型：

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

假设您使用 float32 张量，这是您尝试加载的数据量：28 x 28 x 128 x 10 = 1003520 参数乘以 4 个字节，即 4014080 bytes 或 3920Mb。由于您的笔记本电脑需要一些内存才能工作，因此您没有足够的内存来加载此模型。

尝试减少神经元数量或调整图像大小。

【讨论】：

谢谢你，我认为你是正确的，我将keras.layers.Dense(128, activation='relu'), 更改为keras.layers.Dense(1, activation='relu'), 并且它似乎工作，但准确性太小。明天我会试着弄清楚，非常感谢您宝贵的时间。
准确率很小，因为它只是一个神经元。你说你在学习，所以以后你会明白原因的。现在，如果你删除这行 `keras.layers.Dense(128, activation='relu')`，你的准确率会高一点。