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

WARNING:tensorflow:Your input ran out of data; interrupting training. Make s

ure that your input data is sufficient for the number of epochs specified in your training loop. Additionally, you may want to check if there are any issues with your data loading or preprocessing pipelines.

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。