WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches (in this case, 5715 batches). You may need to use the repeat() function when building your dataset.

这个警告通常出现在训练神经网络时，数据集的数据量不足以支持训练的步数和轮数，导致神经网络无法完成训练。解决这个问题的方法是使用 `repeat()` 函数，将数据集重复多次来增加数据量。具体来说，可以在 `Dataset` 对象上调用 `repeat()` 函数，使其重复多次。例如，以下代码将数据集重复 5 次：

dataset = dataset.repeat(5)

这将使数据集中的所有元素重复 5 次。这样做可以有效地增加数据集的大小，从而支持更多的训练步数和轮数。需要注意的是，使用 `repeat()` 函数可能会导致内存占用过高，因此需要根据具体情况来决定是否使用。

相关问题

解释一段python代码 def async_inference(self, input_list): """Asynchronous inference""" num_inputs = len(input_list) meta_list = [] for i in range(num_inputs): meta = self._preprocess(input_list[i]) meta_list.append(meta) for i in range(num_inputs): self._model.requests[i].async_infer({self._input_blob: meta_list[i]}) output_queue = list(range(num_inputs)) outputs_list = [[] for _ in range(num_inputs)] while True: for i in output_queue: # Immediately returns a inference status without bloking or interrupting infer_status = self._model.requests[i].wait(0) if infer_status == StatusCode.RESULT_NOT_READY: continue print(f'Infer request {i} returned {infer_status}') if infer_status != StatusCode.OK: return -2 # Read infer request results ort_outs = self._model.requests[i].outputs results = self._postprocess(ort_outs) outputs_list[i] = results output_queue.remove(i) if not output_queue: break return outputs_list

这段Python代码实现了一个异步推理方法，它接受一个输入数据列表input_list作为参数。首先，它获取输入数据的数量num_inputs，并创建一个空列表meta_list用于存储每个输入数据的元数据。

然后，该方法使用一个循环遍历每个输入数据，将其传递给一个名为_preprocess的私有方法进行预处理，并将返回的元数据添加到meta_list中。

接下来，该方法使用另一个循环来遍历每个输入数据，并使用模型对象的requests属性来进行异步推理。在每次推理之后，该方法将输出结果存储在outputs_list中，并将其添加到已完成处理的输出队列output_queue中。如果所有输出结果都已处理完，则该方法退出循环，并返回输出结果列表outputs_list。

需要注意的是，该方法的实现可能需要一些其他的代码来初始化模型对象和输入/输出数据的名称。此外，在异步推理过程中，我们需要保证输出结果的顺序与输入数据的顺序一致。如果输出结果的顺序不正确，则可能会导致推理结果的错误。

Interrupting... Be patient, this might take some time. Press Ctrl+C again to kill JVM

这个提示通常出现在执行一个需要较长时间才能完成的任务时，比如执行一个较大的查询或者一个长时间运行的程序。这个提示意味着程序正在运行，但是可能需要等待一段时间才能完成。如果你想停止程序的运行，可以按下“Ctrl+C”键，但是这会杀死Java虚拟机，导致程序立即终止。

如果你不希望看到这个提示，可以通过命令行参数来关闭这个提示，具体方法是在执行程序时添加“-Xmx”参数，如下所示：

java -Xmx512m MyProgram

这个命令表示将Java虚拟机最大内存设置为512MB，可以根据实际情况进行调整。这样做可以避免程序运行较长时间后出现OutOfMemoryError等内存相关的错误，并且不会出现中断提示。