Multithreading 用Keras进行多处理

当我试图在多个核心上并行化培训过程时，我遇到了以下错误。需要帮忙吗？ 或者有没有其他办法

从sklearn导入数据集
十、 y=数据集。进行分类（n_样本=1000，n_特征=20，
n_信息=2，n_冗余=10，
随机状态=42）
def系列（x）：
导入tensorflow作为tf
从keras.models导入顺序
从keras.layers导入致密、活化
从keras导入后端为K
config=tf.ConfigProto（内部线程并行度=1，
线程间并行度=1，
允许\u软\u放置=真）
session=tf.session（config=config）
K.set_会话（会话）
模型=顺序（）
模型添加（密度（单位=64，输入尺寸=20））
添加（激活（'relu'））
模型。添加（密度（单位=1））
添加（激活（'softmax'））
model.compile（优化器='adam'，
损失='binary\u交叉熵'，
指标=[‘准确度’]）
模型拟合（X，y，历次=5，批次大小=32）
K.清除会话（）
返回x
导入多处理
ls=[1,2,3]
池=多处理。池（）
结果=池图（列车，ls）
pool.close（）
pool.terminate（）

使用TensorFlow后端。使用TensorFlow后端。使用张量流 后端。线程线程9中的历元1/5异常：回溯（most 最近一次调用：文件“/usr/lib/python2.7/threading.py”，第801行， 在uuu bootstrap_uinternal self.run（）文件中 “/usr/lib/python2.7/threading.py”，第754行，运行中 self.\u目标（*self.\u参数，**self.\u kwargs）文件 “/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py”，第389行，在 _handle_results task=get（）TypeError:（'init（）正好接受4个参数（给定1个），（））

---

这个代码对我来说很好用。我使用：多处理，sklearn，numpy，1.13.1，scipy，0.19.1，keras，2.0.9，tensorflow，1.4.0。你能检查一下你的版本吗？试着在你的

池中添加一些进程。sera你介意我看看你的输出吗？@james在这里等待4秒后选择慢速下载