如何在tf.keras中进行错误处理？在Tensorflow Keras中排除坏数据集而不使程序崩溃

我试图用大量数据运行一个keras模型。某个地方似乎有一个损坏的文件，我不确定具体在哪里。如果试图处理坏文件，keras似乎会崩溃。我在下面附上了准确的错误

我正在努力使程序不会在每次运行这个模型时崩溃，而不必查找所有的坏数据点。我想自动将其从模型中排除。但是，因为它是在keras model.fit函数中运行的，所以我不确定如何在它周围设置try-catch循环

我已经附上了具体的错误消息，但我想知道我是否可以只是把一个尝试捕捉周围的图像解码器。例如，我能做一个快速的测试吗

try:
###decoder part here###
except:
    continue

不把我的代码弄乱？请告知如何处理此问题。 感谢您抽出时间，下面是具体的错误消息

b_concat (Concatenate)          (None, 1, 62, 768)   0           concatenate_2[0][0]              
                                                                 concatenate_3[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
reshape_1 (Reshape)             (None, 62, 768)      0           b_concat[0][0]                   
__________________________________________________________________________________________________
label (InputLayer)              [(None, None)]       0                                            
__________________________________________________________________________________________________
dense2 (Dense)                  (None, 62, 67)       51523       reshape_1[0][0]                  
__________________________________________________________________________________________________
ctc_loss (CTCLayer)             (None, 62, 67)       0           label[0][0]                      
                                                                 dense2[0][0]                     
==================================================================================================
Total params: 4,296,131
Trainable params: 4,289,763
Non-trainable params: 6,368
__________________________________________________________________________________________________
None
Epoch 1/50
WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 32, 512, 1) for input Tensor("image:0", shape=(None, 32, 512, 1), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (None, 512, 32, 1).
WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 32, 512, 1) for input Tensor("image:0", shape=(None, 32, 512, 1), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (None, 512, 32, 1).
  214/50944 [..............................] - ETA: 143:30:19 - loss: 26.43842020-11-06 10:51:17.056847: E tensorflow/core/lib/jpeg/jpeg_mem.cc:323] Premature end of JPEG data. Stopped at line 0/31
  217/50944 [..............................] - ETA: 143:29:56 - loss: 26.3900Traceback (most recent call last):
  File "keras_tutorial_main.py", line 235, in <module>
    callbacks=callbacks,
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 108, in _method_wrapper
    return method(self, *args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1098, in fit
    tmp_logs = train_function(iterator)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 780, in __call__
    result = self._call(*args, **kwds)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 807, in _call
    return self._stateless_fn(*args, **kwds)  # pylint: disable=not-callable
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 2829, in __call__
    return graph_function._filtered_call(args, kwargs)  # pylint: disable=protected-access
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1848, in _filtered_call
    cancellation_manager=cancellation_manager)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1924, in _call_flat
    ctx, args, cancellation_manager=cancellation_manager))
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 550, in call
    ctx=ctx)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/execute.py", line 60, in quick_execute
    inputs, attrs, num_outputs)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:  Invalid JPEG data or crop window, data size 1024
     [[{{node DecodePng}}]]
     [[IteratorGetNext]] [Op:__inference_train_function_12954]

Function call stack:
train_function

b_concat（Concatenate）（无，1，62，768）0 Concatenate_2[0][0]
连接_3[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
重塑1（重塑）（无，62768）0 b_concat[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
标签（InputLayer）[（无，无）]0
__________________________________________________________________________________________________
dense2（致密）（无，62，67）51523重塑_1[0][0]
__________________________________________________________________________________________________
ctc_损失（CTCLayer）（无、62、67）0标签[0][0]
dense2[0][0]
==================================================================================================
总参数：4296131
可培训参数：4289763
不可培训参数：6368
__________________________________________________________________________________________________
没有一个
纪元1/50
警告：tensorflow:为输入张量（“图像：0”，shape=（None，32，512，1），dtype=float32）使用形状（None，32，512，1）构造模型，但在形状不兼容的输入（None，512，32，1）上调用了该模型。
警告：tensorflow:为输入张量（“图像：0”，shape=（None，32，512，1），dtype=float32）使用形状（None，32，512，1）构造模型，但在形状不兼容的输入（None，512，32，1）上调用了该模型。
214/50944[预计到达时间：143:30:19-丢失：26.43842020-11-06 10:51:17.056847:E tensorflow/core/lib/jpeg/jpeg_mem.cc:323]jpeg数据过早结束。在第0/31行停止
217/50944[……]-预计到达时间：143:29:56-损失：26.3900回拨（最近一次呼叫最后一次）：
文件“keras_tutorial_main.py”，第235行，在
回调=回调，
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py”，第108行，在方法包装中
返回方法（self、*args、**kwargs）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py”，第1098行，适合
tmp_logs=训练函数（迭代器）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/def_function.py”，第780行，在调用中__
结果=自身调用（*args，**kwds）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/def_function.py”，第807行，在调用中
返回self._无状态_fn（*args，**kwds）35; pylint:disable=不可调用
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/function.py”，第2829行，在__
返回图形\函数。\过滤\调用（args，kwargs）\ pylint:disable=受保护的访问
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/function.py”，第1848行，在
取消管理器=取消管理器）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/function.py”，第1924行，在调用平面中
ctx，args，取消管理器=取消管理器）
调用中的第550行文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/eager/function.py”
ctx=ctx）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist packages/tensorflow/python/eager/execute.py”，第60行，快速执行
输入、属性、数量（输出）
tensorflow.python.framework.errors\u impl.InvalidArgumentError:无效的JPEG数据或裁剪窗口，数据大小1024
[{{node DecodePng}}]]
[[IteratorGetNext]][Op:[推理\训练\函数\ U12954]
函数调用堆栈：
列车功能

如果您遇到XY问题，您应该尝试查找哪些文件已损坏以将其删除，而不是尝试解决该问题。如果使用tensorflow一个接一个地加载每个文件，并注意哪些文件出错，那么这应该很容易