如何解决anaconda的spyder不运行任何程序2小时之后就会报错：Python已停止工作

Lavatory24 2017-12-13 07:20:45

首先情况是这样的，spyder没有运行任何的程序，就这么打开着，我就是尝试着看懂程序而已，别的也没动，差不多两小时之后就会出现一次错误，网上的一些方法也试过，没用

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YulKe 2020-12-06

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把IPyhthon控制栏里的窗口都关了应该就可以了

微雨滴滴答 2019-09-03

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一样的问题，运行两个小时，python已停止工作

微雨滴滴答 2019-09-03

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手无护鸡之力 2017-12-13

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系统问题吧。曾经碰到过python程序运行一会就死，在别的电脑上没问题。重装系统好了

例如： from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x pool = Pool(processes=4) r=pool.map(f, range(100)) pool.close() pool.join() 在spyder里运行直接没反应；在shell窗口里，直接报错，如下： Process SpawnPoolWorker-15: Traceback (most recent call last): File C:\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py, line 254, in

【从零开始⼈⼯智能01】⼈⼯智能运⾏开发环境搭建从零开始⼈⼯智能系列： 1. 2. ⼈⼯智能运⾏开发环境搭建⼀、系统要求操作系统为Win10。如果有条件的话，建议还是在Linux系统下搭建⼈⼯智能环境。⼆、软件安装由于使⽤Win10操作系统，环境搭建选定Anaconda软件为基础，⼈⼯智能组件选择了当前最热的两类：tensorflow和gym。 2.创建运⾏环境运⾏Anaconda Navigator，依次点击【Enviroments】-【Create】，输⼊运⾏环境名称（这⾥我的环境名称为hdrai），选择Python版本3.6。 3.安装spyder 根据百度百科：Spyder是Python作者为它开发的⼀个简单的集成开发环境，和其他的Python开发环境相⽐，它最⼤的优点就是模仿 MATLAB的"⼯作空间"的功能，可以很⽅便地观察和修改数组的值。点击【Home】，选择刚才创建的运⾏环境（我创建的是hdrai）,安装Spyder组件。如果已安装，显⽰按钮为【Launch】,如果未安装，显⽰按钮为【Install】。 4.打开运⾏环境终端，升级pip（也可以选择暂时不升级）在Anaconda软件中选中刚才创建的运⾏环境（我创建的是hdrai），点击向右箭头，选择【Open Terminal】，打开终端。输⼊：python -m pip install --upgrade pip 5.安装tensorflow 输⼊：pip install tensorflow 6.安装keras 输⼊：pip install keras 7.安装matplotlib 输⼊：pip install matplotlib 8.安装gym 输⼊：pip install gym 安装过程中，注意到环境中已经有⾼版本的pyglet了（1.3.2），安装的gym版本是0.10.9。后⾯在⽤代码测试环境时发现pyglet-1.3.2⽀持gym-0.10.9时会报错，需要将pyglet版本降到1.2.4。降版本的命令为：pip install pyglet==1.2.4 安装完成后可以⽤pip list查看所有安装的组件及版本三、运⾏环境测试 import gym from gym import wrappers env=gym.make('CartPole-v0') # 根据本机情况创建⼀个缓存⽬录 env=wrappers.Monitor(env,'E:/Workplace/OpenAI/tmp/cartpole-experiment-1', force='True') for i_episode in range(20): observation=env.reset() for t in range(100): env.render() print(observation) action=env.action_space.sample() s,r,done,info=env.step(action) if done: print("Episode finished after {} timestep".format(t+1)) break # 关闭动画效果窗体 exit() 运⾏效果为： import tensorflow as tf import numpy as np # 使⽤ NumPy ⽣成假数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输⼊ y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 构造⼀个线性模型# b = tf.Variable(tf.zeros([1])) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) y = tf.matmul(W, x_data) + b # 最⼩化⽅差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.initialize_all_variables() # 启动图 (graph) sess = tf.Session() sess.run(init) # 拟合平⾯ for step in range(0,201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(W

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