Tensorflow 如果通过for循环创建模型，Keras将挂起

我目前对以下代码片段感到困惑：所有代码片段都是

我有一个函数，它使用顺序API编译并适应一个新的keras模型：

def fit_model(trainX, trainy):
    trainy_enc = to_categorical(trainy)
    # define model
    model = Sequential()
    model.add(Dense(25, input_dim=2, activation='relu'))
    model.add(Dense(3, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    # fit model
    model.fit(trainX, trainy_enc,epochs=200, verbose=0)
    return model

我现在想使用速记工具创建例如10个模型，以创建、编译和拟合模型，并将其存储在列表中：

n_members = 10
members = [fit_model(trainX, trainy) for _ in range(n_members)]

问题是Keras（随机）似乎挂断了电话，训练进度不再继续。它确实是随机的，有时发生在创建的第一个模型上，有时发生在第五个模型上。它所悬挂的时代也是任意的

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我怎样才能摆脱这个问题？我不确定，所有内容都是按照源代码教程中的方式实现的，而且似乎都是这样。

您是否使用tensorflow作为后端？哪个版本？如果您使用的是2.0，可能会尝试返回到tf1。是的，我使用的是TF2.0，但我也尝试了降级到tf1.15，这会导致相同的问题。您是否使用tensorflow作为后端？哪个版本？如果你使用的是2.0，可能会尝试返回tf1。是的，我使用的是TF2.0，但我也尝试了降级到tf1.15，这会导致同样的问题