Ipython: कर्नेल/इंटरप्ट कर्नेल नोटबुक में अटकी हुई उपप्रक्रियाओं को समाप्त नहीं करता है

को निर्मित 4 जून 2013 · 47टिप्पणियाँ · स्रोत: ipython/ipython

जब नोटबुक से एक सबप्रोसेस चलाया जाता है, अगर यह अटक जाता है तो कर्नेल इसके इंतजार में लॉक हो जाएगा। मेनू से कर्नेल/इंटरप्ट का चयन करने से सबप्रोसेस समाप्त नहीं होता है, बल्कि कर्नेल को एक अस्थिर, "आंशिक रूप से लॉक" स्थिति में छोड़ देता है, जहां अन्य सेल निष्पादित नहीं होते हैं। एकमात्र संकल्प कर्नेल को पुनरारंभ करना है।

यह मेरे लिए विंडोज़ पर हुआ - मुझे नहीं पता कि यह यूनिक्स पर भी होता है या नहीं।

प्रदर्शित करने के लिए, एक नोटबुक शुरू करें और एक सेल में !python दर्ज करें। प्रक्रिया लॉक हो जाएगी क्योंकि यह इंटरेक्टिव इनपुट की प्रतीक्षा कर रही है। चूंकि उस इनपुट को प्रदान करने का कोई तरीका नहीं है, जारी रखने के लिए कर्नेल को पुनरारंभ करना होगा।

qtconsole windows

स्रोत

pfmoore

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सबसे उपयोगी टिप्पणी

मुझे लगता है कि मुझे अभी-अभी इसने काट लिया है और मुझे कर्नेल को पुनः आरंभ करने की आवश्यकता होगी, जिसका अर्थ है कि मैंने अभी बहुत सारा डेटा खो दिया है ...

मैं किसी फ़ंक्शन को डीबग करने के लिए pdb का उपयोग कर रहा था। मैंने पहले pdb छोड़े बिना सेल को फिर से चलाया, और अब मैं कुछ भी बाधित नहीं कर सकता।

यहां एक न्यूनतम उदाहरण दिया गया है जो इसे पुन: उत्पन्न करता है:

def test():
    import pdb; pdb.set_trace()  # XXX BREAKPOINT
    return 0

test()

इस सेल को लगातार दो बार चलाएं।

wmayner 31 मार्च 2016

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सभी 47 टिप्पणियाँ

#514 . का डुप्लिकेट

minrk 4 जून 2013

धन्यवाद, मैंने डुप्लिकेट नहीं देखा था। ऐसा कहने के बाद, टी # 514 एक अधिक जटिल परिदृश्य पर चर्चा कर रहा है, जिसमें वास्तव में उप-प्रक्रियाओं के साथ बातचीत करना शामिल है (और ऐसा लगता है कि यह यूनिक्स आधारित है, क्योंकि यह पीटी-स्टाइल इंटरैक्शन के बारे में है)। मेरी आवश्यकताओं के लिए, एक दुष्ट उपप्रक्रिया को मारने का एक सरल साधन होगा। !sleep 50000 जैसी सरल चीज़ पर विचार करें, जहाँ केवल नींद को मारने में सक्षम होना ही आप चाहते हैं। (हो सकता है कि Ctrl-C इसके लिए यूनिक्स पर काम करे, लेकिन यह विंडोज़ पर नहीं है)।

pfmoore 4 जून 2013

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क्षमा करें, मैं देखता हूं कि अब आपका क्या मतलब है। एक अलग मुद्दे के रूप में फिर से खोलना - विंडोज़ पर उप-प्रक्रियाओं को बाधित न करने में बाधा डालना।

minrk 13 जून 2013

👍2

मुझे यकीन नहीं है कि यह सबप्रोसेस तक ही सीमित है। input() या raw_input() को क्रियान्वित करने का प्रयास करें और फिर इंटरप्ट बटन पर क्लिक करें--कर्नेल हैंग हो जाता है और फिर से शुरू करना पड़ता है।

arijun 17 सित॰ 2014

👍2

@arijun किस ओएस पर? इंटरप्टिंग इनपुट और रॉ_इनपुट यहां कीबोर्ड इंटरप्ट बढ़ाएं (ओएस एक्स)।

minrk 18 सित॰ 2014

क्षमा करें, विंडोज़। इसलिए मैंने सोचा कि यह वही मुद्दा था जो @pfmoore के पास था, क्योंकि यह विंडोज़ पर भी हुआ था।

arijun 18 सित॰ 2014

आह, बकवास। मुझे पता है कि वह बग क्या है। मुझे लगता है कि यह एक libzmq (या pyzmq) बग है जो इसे zmq सॉकेट पर मतदान करते समय इंटरप्ट को ठीक से संभालने से रोकता है। यह आईपीथन में कुछ भी नहीं है। _आह_

minrk 18 सित॰ 2014

यहां एक न्यूनतम उदाहरण दिया गया है जो इसे पुन: उत्पन्न करता है:

def test():
    import pdb; pdb.set_trace()  # XXX BREAKPOINT
    return 0

test()

इस सेल को लगातार दो बार चलाएं।

wmayner 31 मार्च 2016

👍22 ❤2

यही समस्या मेरे लिए यूनिक्स के साथ-साथ शब्द दर शब्द भी होती है।

"जब नोटबुक से एक सबप्रोसेस चलाया जाता है, अगर यह अटक जाता है तो कर्नेल इसके इंतजार में लॉक हो जाएगा। मेनू से कर्नेल/इंटरप्ट का चयन करने से सबप्रोसेस समाप्त नहीं होता है, बल्कि कर्नेल को अस्थिर, "आंशिक रूप से लॉक" स्थिति में छोड़ देता है , जहां अन्य सेल निष्पादित नहीं होते हैं। कर्नेल को पुनः आरंभ करने का एकमात्र संकल्प है।"

lancekrogers 27 अक्तू॰ 2016

👍13 😕7

एक पीडीबी हैंग के अच्छे उदाहरण के लिए धन्यवाद, wmayner। लेकिन चूंकि पीडीबी सबप्रोसेस में नहीं चलता है, मैंने पीडीबी के लिए एक अलग मुद्दा खोला: # 10516

nealmcb 8 मई 2017

बहुत अधिक डेटा प्रिंट करना, मान लें कि गलती से एक विशाल सुपीरियर सरणी प्रिंट करना, कर्नेल को पूरी तरह से अनुत्तरदायी और समाप्त करना असंभव बना सकता है

JulesGM 14 मार्च 2018

👍4

क्या इस समस्या का अभी तक कोई समाधान निकाला गया है? मैंने अभी एक मशीन लर्निंग मॉडल चलाया जिसे पूरा होने में 14 घंटे लगे और अब मेरा कर्नेल अटक गया है और कोशिकाओं को निष्पादित नहीं करता है। अगर मैं पुनः आरंभ करता हूं, तो मुझे 14 घंटे के लिए फिर से मॉडल चलाना होगा। तो क्या कोई उपाय है?

rajulah 29 मई 2018

👍20

कोशिश नहीं की है, लेकिन ऐसा लगता है कि यह मदद कर सकता है: http://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/nbextensions/limit_output/readme.html

JulesGM 29 मई 2018

यदि कोई विशिष्ट उपप्रक्रिया फंस गई है, तो आप शायद इसे कार्य प्रबंधक में ढूंढ सकते हैं और इसे जबरन मार सकते हैं। उम्मीद है कि कर्नेल जारी रखने देता है।

takluyver 29 मई 2018

नहीं, मुद्दा यह है कि कर्नेल वेबसर्वर को मौत या कुछ और के लिए स्पैम कर देता है। वेबसर्वर को मारना कर्नेल को मारता है afaik

JulesGM 29 मई 2018

मैं एक अटकी हुई नोटबुक के साथ भी काम कर रहा हूं: इंटरप्ट, रीस्टार्ट, रीकनेक्ट - उनमें से कोई भी कुछ नहीं करता है। [*] संकेतक सेल के बगल में रहते हैं जैसे कि वे चलने के लिए कतारबद्ध हैं लेकिन कोई सेल निष्पादित नहीं होता है।

व्यवहार एक सेल चलाने के बाद शुरू हुआ जिसमें:

filedir = "20161214_rooftest"

!ls -RC $filedir

जो अजीब है क्योंकि मेरे पास कहीं और समान कोशिकाएं हैं जो सफलतापूर्वक चलती हैं। मुझे यकीन नहीं है कि कैसे/अगर ls अटक सकता है लेकिन अन्यथा मेरी स्थिति इस मुद्दे से मेल खाती है।

patricktokeeffe 21 जून 2018

👍1

इस के लिए कोई भी समाधान है । कर्नल बाधित नहीं किया जा सकता है।
मेरे लिए यह GridSearchCV के साथ sklearn में हो रहा है।

ashishanand7 18 सित॰ 2018

टास्क मैनेजर में conda.exe नाम की एक प्रक्रिया थी। मैंने उस प्रक्रिया को मार दिया और मैं कर्नेल को सफलतापूर्वक बाधित करने में सक्षम था

ahmedrao 18 अक्तू॰ 2018

व्यवधान अभी भी टूटा हुआ है। मुझे हर बार अपने आयातों को पुनः आरंभ और पुनः लोड करना पड़ता है।

IMBurbank 13 नव॰ 2018

👍1

अजगर 3.7 कर्नेल पर ज्यूपिटर लैब में एक ही समस्या

metya 13 नव॰ 2018

👍1

जुपिटर नोटबुक में एक ही समस्या है और मुझे टास्क मैनेजर में conda.exe नाम की प्रक्रिया नहीं मिल रही है। समाधान पर अभी तक कोई अपडेट?

CathyQian 15 नव॰ 2018

👍4

समाधान नहीं
कभी-कभी कर्नेल को फिर से जोड़ने का प्रयास इस मामले में मदद करता है

esha-sg 9 जन॰ 2019

😄3 👍3 🎉2

इसे देखते हुए, विंडोज 10 में

ambareeshsrja16 24 जन॰ 2019

क्या कोई इसमें सफल हुआ? मैं पागल हो रही हूँ

arianccbasile 8 मार्च 2019

👍5

टास्क मैनेजर में conda.exe नाम की एक प्रक्रिया थी। मैंने उस प्रक्रिया को मार दिया और मैं कर्नेल को सफलतापूर्वक बाधित करने में सक्षम था

@ahmedrao कैसे ????

kak-to-tak 27 अप्रैल 2019

यह समस्या छह साल से बनी हुई है लेकिन अभी तक कोई समाधान नहीं हुआ है।

rudaoshi 9 मई 2019

👍12

यह समस्या छह साल से बनी हुई है लेकिन अभी तक कोई समाधान नहीं हुआ है।

छह साल बिना किसी समाधान के, बस कर्नेल को पुनरारंभ करें

HamdiTarek 3 जून 2019

👎13

एक ही समस्या का बार-बार होना, लगभग उस बिंदु तक जहां नोटबुक अनुपयोगी हो रहे हैं जो एक वास्तविक शर्म की बात है। एनाकोंडा 3.7 पर और सेल सिर्फ तारक के साथ लटकते हैं, और मैं कर्नेल को बाधित करने में असमर्थ हूं।

Stuj79 7 जून 2019

👍7

मार्क सेम इश्यू

vinklibrary 23 जुल॰ 2019

👍1

विशेष रूप से डीबीजी और इनपुट के साथ हमेशा यह समस्या रही है।
विंडोज 10; नोटबुक सर्वर 5.7.8; पायथन 3.6.6।; कोंडा 4.7.5
सीखा है कि मैं मूल रूप से नोटबुक को विश्वसनीय रूप से डीबग नहीं कर सकता :(

ChrisPalmerNZ 6 अग॰ 2019

👍1

हाँ, समस्या अभी भी मौजूद है। क्या इस पर काबू पाने का कोई तरीका है ?? मैं अपनी नोटबुक को फिर से नहीं चलाना चाहता, क्योंकि मैं जहां हूं वहां पहुंचने में बहुत समय लगता है !!

SangamSwadiK 21 दिस॰ 2019

यूपी!
यह समस्या वर्षों से मेरे लिए एक दर्द है, अब हर बार जब मैं पीडीबी का उपयोग करता हूं और सेल को फिर से चलाने से पहले छोड़ना भूल जाता हूं।

louismartin 29 जन॰ 2020

मैंने बाउंटीसोर्स पर एक इनाम बनाया है। हो सकता है कि यह अंततः तय हो जाए यदि हम पर्याप्त धन एकत्र कर सकें।
https://www.bountysource.com/issues/44958889-hang-after-running-pdb-in-a-cell-kernel-interrupt-doesn-t-help

louismartin 29 जन॰ 2020

विशेष रूप से विंडोज़ पर प्रक्रिया के मुद्दे के लिए, यहां एक सिद्धांत है (अभी भी अवांछित):

प्रक्रिया IPython.utils._process_win32.system माध्यम से चलती है, जो _system_body कॉल करती है, जो subprocess.Popen ऑब्जेक्ट पर p.wait() पर कॉल करती है।
विंडोज subprocess.Popen.wait() में एक ज्ञात समस्या है जहां यह बाधित नहीं है: https://bugs.python.org/issue28168

यदि यही कारण है, तो हर 100ms में व्यस्त लूपिंग पर स्विच करना शायद इसे बाधित कर देगा, या यदि नहीं तो पैच में दृष्टिकोण लेना।

itamarst 19 फ़र॰ 2020

धन्यवाद @Carreau!

nealmcb 27 फ़र॰ 2020

धन्यवाद @ कैरेउ! यह एक सामान्य रिलीज़ में कब अपना रास्ता खोजेगा, और क्या इसका मतलब यह है कि हम तब इंटरप्ट कर्नेल बटन का सफलतापूर्वक उपयोग कर पाएंगे?

ChrisPalmerNZ 27 फ़र॰ 2020

मैं कल 7.13 बजे की संभावना है। यह इंटरप्ट बटन को ठीक कर सकता है।

Carreau 27 फ़र॰ 2020

👍1

अरे @Carreau
मैं इस मुद्दे का सामना कर रहा हूं जब मैं चल रहे सेल निष्पादन को बाधित करने की कोशिश कर रहा हूं, रुकावट हमेशा के लिए चली जाती है और अंत में मुझे पुनरारंभ करना पड़ता है।

तो प्रदर्शित करने के लिए, जैसा कि @wmayner ने इस मुद्दे को दोहराने का एक तरीका सुझाया। मैंने इसके लिए कुछ स्क्रीनशॉट संलग्न किए हैं।
pyt1

मेरी मशीन में जुपिटर संस्करण।
pyt2

Arpit-Gole 26 अप्रैल 2020

@ अर्पित-गोले पीडीबी इसका अपना विशिष्ट मुद्दा है; मैं इसे जल्द ही ठीक करने की उम्मीद कर रहा हूं: https://github.com/ipython/ipython/issues/10516

itamarst 26 अप्रैल 2020

@itamarst मैं एक मॉडल को इस प्रकार प्रशिक्षित कर रहा हूं:

forest_clf = RandomForestClassifier() cross_val_score(forest_clf, X_train, y_train, cv=3, scoring='accuracy', verbose=10, n_jobs=-1)

अब मुझे पता है कि यह मेरे डेटासेट के आधार पर समय लेने के लिए बाध्य है। लेकिन किसी भी कारण से मैं कर्नेल> इंटरप्ट कर्नेल दबाकर प्रसंस्करण को आधे रास्ते में रोकना चुनता हूं।
आदर्श रूप से, इसे बाधित करना चाहिए लेकिन इसे हमेशा के लिए रुकना चाहिए।
अब मैं फिर से शुरू नहीं करना चाहता क्योंकि मेरी सारी प्रगति चली जाएगी।

कृपया सहायता कीजिए!

Arpit-Gole 26 अप्रैल 2020

यदि आप जिसे बाधित करने का प्रयास कर रहे हैं वह सी में लागू किया गया है तो कुछ भी नहीं करना है। यह उस पुस्तकालय पर निर्भर है जिसका उपयोग आप सिगिन्ट को संभालने के लिए करते हैं।

Carreau 26 अप्रैल 2020

मैं कभी-कभी इसमें भी भाग लेता हूं ... ज्यूपियर लैब से एक पुन: पेश करने योग्य उदाहरण यहां दिया गया है:

लोड डेटा

import requests
import pandas as pd

url='https://raw.githubusercontent.com/numenta/NAB/master/data/realKnownCause/nyc_taxi.csv'
r = requests.get(url, allow_redirects=True)
        with open('data/nyc_taxi.csv', 'wb') as f:
            f.write(r.content)
df_taxi = (
        pd.read_csv('data/nyc_taxi.csv')
        .assign(timestamp=lambda x: pd.to_datetime(x.timestamp))
)

df_train = df_taxi.iloc[:5000]
temp_train = df_train.set_index('timestamp')

ग्रिड खोज चलाएँ: इसे बाधित नहीं किया जा सकता

import itertools
#set parameter range
p = range(0,3)
q = range(1,3)
d = range(1,2)
s = [24,48]

# list of all parameter combos
pdq = list(itertools.product(p, d, q))
seasonal_pdq = list(itertools.product(p, d, q, s))
# SARIMA model pipeline
for param in pdq:
    for param_seasonal in seasonal_pdq:
        try:
            mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(temp_train[:240],
                                            order=param,
                                            seasonal_order=param_seasonal)

            results = mod.fit(max_iter = 50, method = 'powell')

            print('SARIMA{},{} - AIC:{}'.format(param, param_seasonal, results.aic))
        except as e:
            print(e)
            continue

क्या कोई सलाह है?

jvschoen 1 सित॰ 2020

आज दोपहर तीन बार इस समस्या का सामना करना पड़ा, मुझे अच्छे पुराने दिनों की याद दिलाता है जब मैं अभी भी urllib का उपयोग कर रहा था।
urllib पर सोचा, क्योंकि मेरे अनुरोध का कोई जवाब नहीं है।
मैं काम कर रहा था लेकिन कोडिंग कर रहा था, मुझे एक समाधान खोजना है लेकिन एक जवाब। इसलिए मैं प्रत्येक चर को स्थानीय फ़ाइल में संग्रहीत करता हूं।
वास्तव में इसे बार-बार होते हुए नहीं देखना चाहता।

dawnset 13 अक्तू॰ 2020

गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए टेंसरफ़्लो और जीपीयू का उपयोग करते समय मुझे एक ही समस्या का सामना करना पड़ रहा है।

Crispy13 20 अक्तू॰ 2020

समय के साथ इसमें भाग लें। सो जाओ और अनुरोध करें

matija2209 17 नव॰ 2020

👍1

विंडोज़ पर समय के साथ यह समस्या भी हो रही है, लेकिन मैक ओएस एक्स पर ठीक चलता है

mbrad092 5 दिस॰ 2020

ThreadPoolExecutor के साथ यह समस्या आ रही है... कुछ इस तरह:

numberOfImageGatherers = 2

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=numberOfImageGatherers + 1) as executor:
        futures = []

        for imageGatherer in range(numberOfImageGatherers):
            imageDataGatherer = ImageDataGatherer(batch_size)
            futures.append(executor.submit(imageDataGatherer.gatherImageData, pipeline))

        modelTrainingConsumer = ModelTrainingConsumer(vae, plot_losses)    

        futures.append(executor.submit(modelTrainingConsumer.trainModel, pipeline))

        concurrent.futures.wait(futures)

बाधित करने का एकमात्र तरीका कर्नेल को पुनः आरंभ करना है... बहुत निराशाजनक

not-Ian 22 दिस॰ 2020

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