Keras ValueError：閉じたファイルの入出力操作

Question

単一レイヤーネットワークを作成しようとしています。それはmodel.fitを通じて訓練を開始すると、いくつかのランダムな時代で、それは次のようなエラーがスローされます。

ValueError: I/O operation on closed file

ここで私はmodel.fit

my_model = model.fit(train_x, train_y, batch_size=100, nb_epoch=20, show_accuracy=True, verbose=1)

を使用しています場合は私に知らせてください方法です何か考えているか、同じ問題に遭遇している。質問のコメントで述べたように、これは実際にIPythonのバグが原因で、（今までは表示されませんでした）

Epoch 1/20 
47900/60816 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.1688 - acc: 0.9594 
--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-4-273f2082a322> in <module>() 
    14 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') 
    15 
---> 16 model.fit(train_x, train_y, batch_size=100, nb_epoch=20, show_accuracy=True, verbose=1) 
    17 score = model.evaluate(test_x, test_y, show_accuracy=True, verbose=0) 
    18 print('Test loss:', score[0]) 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.pyc in fit(self, X, y, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, show_accuracy, class_weight, sample_weight) 
    699       verbose=verbose, callbacks=callbacks, 
    700       val_f=val_f, val_ins=val_ins, 
--> 701       shuffle=shuffle, metrics=metrics) 
    702 
    703  def predict(self, X, batch_size=128, verbose=0): 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.pyc in _fit(self, f, ins, out_labels, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, metrics) 
    321      batch_logs[l] = o 
    322 
--> 323     callbacks.on_batch_end(batch_index, batch_logs) 
    324 
    325     epoch_logs = {} 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/callbacks.pyc in on_batch_end(self, batch, logs) 
    58   t_before_callbacks = time.time() 
    59   for callback in self.callbacks: 
---> 60    callback.on_batch_end(batch, logs) 
    61   self._delta_ts_batch_end.append(time.time() - t_before_callbacks) 
    62   delta_t_median = np.median(self._delta_ts_batch_end) 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/callbacks.pyc in on_batch_end(self, batch, logs) 
    187   # will be handled by on_epoch_end 
    188   if self.verbose and self.seen < self.params['nb_sample']: 
--> 189    self.progbar.update(self.seen, self.log_values) 
    190 
    191  def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.pyc in update(self, current, values) 
    59    prev_total_width = self.total_width 
    60    sys.stdout.write("\b" * prev_total_width) 
---> 61    sys.stdout.write("\r") 
    62 
    63    numdigits = int(np.floor(np.log10(self.target))) + 1 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/ipykernel/iostream.pyc in write(self, string) 
    315 
    316    is_child = (not self._is_master_process()) 
--> 317    self._buffer.write(string) 
    318    if is_child: 
    319     # newlines imply flush in subprocesses 

ValueError: I/O operation on closed file 

Answer 1

：ここ

おかげ

は、エラーの完全な出力であります/ Jupyter IOとそれがKerasからの冗長な出力をどのように処理するかを説明します。モデルで呼び出されたtrainとpredictまたはpredict_probaメソッドの回避方法として、verbose=Falseを無効にするか、ノートブックの外でモデルを実行するだけで、レポートを無効にすることができます。

問題をまとめたissue on the Keras Githubがあります。

Answer 2

私は同じ問題を抱え、今修正しました。 model.fitにverbose = 2を設定すると、この問題を解決するのに役立ちます。 model.fitのKerasドキュメントでは、 "verbose：stdoutへのログ出力がない場合は0、プログレスバーロギングの場合は1、エポックごとのログ行については2"があります。 " verbose = 2に設定すると、各エポック後の進捗状況が更新され、入出力情報が画面に出力される量を減らすのに役立ちます。 verbose = 0を設定して出力を無効にすることを提案する人もいますが、その場合は進捗状況を追跡できません。私はこれがあなたの問題を解決するのに役立つことを願っています。