Tensorflow 加载预先训练好的YOLO模型时Python内核死亡

我试着在spyder IDE上运行coursera的YOLO对象检测实现，并使用网络摄像头直播。但是，每当它遇到：

yolo_model =load_model("model_data/yolo.h5")

内核死亡

显示的错误是：

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2018当我在刚刚加载的python shell中运行那一行（以及之前的导入语句）时，我也会遇到同样的错误。模型文件为200 MB。我有一台16 GB RAM的Windows笔记本电脑，带有GTX 1050 GPU和4GB VRAM。我还尝试通过我的CPU运行它（首先启动一个配置为CPU的设备的会话）

我只能猜测Coursera的计算机内存比我多得多。
你所说的错误消息不是，它只是一个警告。@MatiasValdenegro，但内核正在动态是的，但是如果你想帮助解决问题，你需要提供更多信息，就像崩溃期间产生的任何错误消息和堆栈跟踪一样，您还应该在spyder之外尝试这段代码，看看是否获得了任何有意义的信息。这是一个警告，内核的死亡更像是spyder的事情。只要试着从shell.LOL运行脚本，你就知道它来自哪里了。除了coursera之外，我找不到任何其他的yolo实现。我学习了马克·杰伊的youtube教程。但我在那里遇到了其他错误。那么，你能找到YOLO的任何工作实现吗？我可以在功能更强大的计算机上加载该模型（Azure NC6s_v3，带有V100 GPU 16 GB VRAM，112 GB主内存）。然而，VM并没有附带加载的YAD2K包来运行代码的其他部分，所以安装它在我的任务列表中。。。。在弄清楚如何做到这一点时，我确实看到了关于重新编译YOLO的评论，因此这可能适用于我的笔记本电脑。有关重新编译的可能性，请参阅和