项目场景：
环境：Windows, Tensorflow 2.0 + python 3.6
问题描述
同样的一套代码， 在之前的数据集上运行无误，换了个新的数据集进行实验，结果在读取数据训练的时候报错然后程序自动终止：
错误信息： Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
通过调试定位错误的代码位置如下：
for idx，(train_x, train_y) in enumerate(train_data):
train_epoch(parser, train_x, train_y,...)
...
确认train_data是没有问题的， 问题恰好出在遍历获取batch: (train_x, train_y)那儿。
尝试网上各种办法，都没有解决我的问题…
原因分析及解决方案：
该Bug编号应该与文件系统有关。 由于新的数据集很大，开始怀疑是不是内存/显存不够了，启动程序发现内存和显存都没到一半。
尝试各种方法无果后，最后，试探性的把数据量减到一半，发现上述问题消失了， 不过又爆出了新的Bug: OOM， xxxx, 这个很明显是显存的问题， batchsize减小之后OK.文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-631282.html
回顾一下： 开始的Bug应该是数据量太大的缘故，导致在取Batch 数据是触发了Python的某个错误， 后面Bug是因为网络复杂再加上数据量大，从而导致在运行过程中显存不足。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-631282.html
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