jupyterノートブックカーネルは、mxnet ImageRecordIterをcifar10_val.recで使用すると死んでしまいます

Question

セルはcifar10_val.recを使用しようとしています。ファイルがあります。

カーネルを語って、私はそれが死ぬノートブックを実行

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

train, val = get_data_from_cifar() 

毎回では、死亡しているように見えます。自動的に再起動します。

約jupyter notebook kernel dies when using pandasの投稿がありますが、それはメモリに関するものですが、それに対処するにはto_sparse()です。

私のPCのメモリも巨大ではありません。しかし、セルを実行している間、タックスマネージャはメモリが使い果たされているように見せません。

これは他にも問題がありますか？

UPDATE：Pythonインタプリタで

実行スクリプトが@leezuが言ったように、それは伝えシェル

304：[午後04時36分58秒]のsrc/IO/image_aug_default.cc：282：チェックに失敗しました： はstatic_cast（res.rows）> = param_.data_shape 1 & & はstatic_cast（res.cols）> = param_.data_shape [2]入力画像入力形状よりも小さなサイズ

私は間違ったdata_shape（3,128,128）を使用していました。変更後は、cifar10インスタンスに合わせて変更してください。

Answer 1

どのようなcifar10が60000 32 * 32個の画像であるかを調べる。data_shapeを（3,32,32）に変更した後、もう死ぬことはない。

実際には、label_widthも1に設定する必要があります。 しかし、エラーは端末から追跡できます。