Windows执行机器学习任务报错 return self._get_iterator() An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your child processes and you have forgotten to use the proper idiom in the main module: if __name__ == '__main__': freeze_support() ... The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.
时间: 2024-01-12 14:03:15 浏览: 40
这个错误通常是由于在Windows系统上使用多进程处理时引起的。为了解决这个问题,你可以尝试在你的代码中添加以下代码:
```
if __name__ == '__main__':
from multiprocessing import freeze_support
freeze_support()
```
这段代码会检查当前脚本是否为主模块,如果是,则会调用 `freeze_support()` 函数。这个函数的作用是在Windows系统上启动多进程时,确保主进程能够正确地启动子进程。
如果你的程序不需要被冻结为可执行文件,则可以省略 `freeze_support()` 函数。
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self.iterator = self.dataset.make_initializable_iterator()报错显示'PrefetchDataset' object has no attribute 'make_initializable_iterator'
这个问题可能是因为 TensorFlow 版本不兼容导致的。
`make_initializable_iterator` 是在 TensorFlow 1.x 中使用的函数,而在 TensorFlow 2.x 中已被移除。如果你正在使用 TensorFlow 2.x,可以考虑使用 `iter()` 函数来初始化迭代器:
```
self.iterator = iter(self.dataset)
```
如果你仍然在使用 TensorFlow 1.x,那么可以检查你的 TensorFlow 版本是否正确安装,并且确认你的代码是否正确导入了 TensorFlow 库。
class Iterator(object): def next(self): return type(self).__next__(self)
这是一个迭代器的基本实现,其中定义了一个`Iterator`类和一个`next`方法,`next`方法返回`type(self).__next__(self)`。这个实现还缺少`__iter__`方法,因此它本身并不是一个可迭代对象。该实现可以被子类化,并通过实现`__next__`方法来创建自定义迭代器。`__next__`方法应该返回迭代器中的下一个元素,如果没有元素则引发`StopIteration`异常。