train.py显示Process finished with exit code 0但没有进行训练

如果你的train.py显示Process finished with exit code 0但没有进行训练，可能是因为你没有正确设置训练参数。你需要检查一下train.py中的参数设置和数据路径是否正确。另外，你还需要确保你的GPU环境设置正确，以便训练能够在GPU上运行。如果你的GPU环境设置正确，但是训练仍然没有进行，你可以尝试增加训练的轮数或者使用更大的batch size来训练。同时，你还可以查看训练日志，找出可能存在的问题。

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运行train.py显示Process finished with exit code 0

运行train.py时，显示"Process finished with exit code 0"表示程序正常结束，并且没有发生任何错误。这个退出代码0表示程序成功执行完毕。

train.py通常是用于训练机器学习模型的脚本文件。具体的功能和用法可能因项目而异，因此我无法给出具体的介绍。但是一般来说，train.py会读取训练数据集，定义模型结构，选择优化算法，并进行模型训练。训练完成后，程序会输出相应的结果或保存训练好的模型。

如果你遇到了其他问题或需要更详细的介绍，请提供更多的上下文信息，我将尽力帮助你解答。

pycharm print输出Process finished with exit code 0

引用:#0.如何在Python中一次性输入多个参数 num1,num2,num3 = input('一次输入三个数分别以空格分开').split(' ') ...Process finished with exit code 0

使用input函数读取用户输入时，可以通过split函数将输入的多个参数分割开来，以空格为分隔符，并将它们分别赋值给多个变量。

引用:1.本来应该是文件夹目录 写成了文件 2.路径前面没有加r 识别成正则\t,\n等 记录踏坑历程 在用pycharm tensorflow-gpu环境 读tfrecord时出错 pycharm报错：Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005) 。针对这个泛泛的错误，网上存在应对 多种可能的错误配置 的解决办法，楼主开始时一一尝试都没有成功，这时主要参考这位前辈的博文 https://blog.csdn.net/qiao1025566574/article/details/81037908 其中很多人都说好用的 卸载或升级到某版本h5py包 的方法在楼主这里也不起作用。之后楼主通过观察代码的输出（即用原始的print(“in”) print(“out”)），锁定问题出在这里 这是从 train-tfrecord 以及 test-tfrecord 中批量读取图片以及标签的代码，问题就出在 sess.run() 上。此时楼主也不知道怎么办(因为以前这里没有出过问题啊啊)通过sess.run Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)这两个关键词的查询，楼主找到了这位前辈的博文 https://blog.csdn.net/fun_always/article/details/88295646 觉得可能自己也是相同的问题！因为进一步想上面 get 函数的底层也正是包含了 通过相对路径对tfrecord的读取 ，于是楼主 把相关的相对路径都改成绝对路径 例如下面这样, 重新生成数据集，重新运行程序，然后就… （注意绿色字部分）（这是改动后的代码，之前版本路径都是相对路径）成功解决问题！ nice !! </div>

根据引用中的提示，"Process finished with exit code 0"是PyCharm输出的一条消息，表示程序正常退出。在Python中，0表示成功，非0表示错误。