Ipython: 커널/인터럽트 커널은 노트북에서 중단된 하위 프로세스를 종료하지 않습니다.

#514의 중복

고마워, 나는 중복을 발견하지 못했습니다. t#514는 실제로 하위 프로세스와 상호 작용하는 훨씬 더 복잡한 시나리오에 대해 논의하고 있습니다(그리고 pty 스타일 상호 작용에 관한 것이기 때문에 Unix 기반으로 보입니다). 내 요구 사항에 따르면 불량한 하위 프로세스를 죽이는 간단한 방법이 있습니다. !sleep 50000 와 같은 간단한 것을 고려하십시오. 여기서 잠을 죽이는 것만으로도 충분합니다. (유닉스에서는 Ctrl-C가 작동하지만 Windows에서는 작동하지 않을 수 있습니다.)

죄송합니다. 이제 무슨 말씀이신지 알겠습니다. 별도의 문제로 다시 열기 - Windows에서 하위 프로세스를 방해하지 않는 인터럽트.

이것이 하위 프로세스로 제한되는지 확실하지 않습니다. input() 또는 raw_input() 를 실행한 다음 인터럽트 버튼을 클릭해 보십시오. 커널이 멈추고 다시 시작해야 합니다.

@arijun 은 무슨 OS인가요? 입력을 중단하고 raw_input은 여기에 KeyboardInterrupt를 발생시킵니다(OS X).

죄송합니다, 윈도우즈. 그것이 Windows에서도 발생했기 때문에 @pfmoore 가 가진 동일한 문제일 가능성이 있다고 생각한 이유입니다.

아, 젠장. 나는 그 버그가 무엇인지 압니다. zmq 소켓에서 폴링하는 동안 인터럽트를 제대로 처리하지 못하게 하는 libzmq(또는 pyzmq) 버그라고 생각합니다. IPython에는 아무것도 없습니다. _한숨을 쉬다_

방금 이것에 물린 것 같아서 커널을 다시 시작해야 합니다. 즉, 많은 데이터가 손실되었다는 의미입니다...

pdb 를 사용하여 함수를 디버그했습니다. pdb 를 먼저 종료하지 않고 셀을 다시 실행했는데 이제 아무 것도 중단할 수 없습니다.

이것을 재현하는 최소한의 예는 다음과 같습니다.

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

test()

이 셀을 연속으로 두 번 실행합니다.

이 동일한 문제는 Unix에서도 단어 대 단어로 나에게 발생합니다.

"서브프로세스가 노트북에서 실행될 때, 그것이 멈추면 커널은 그것을 기다리면서 잠길 것입니다. 메뉴에서 커널/인터럽트를 선택하면 서브프로세스가 종료되지 않고 오히려 커널이 불안정한 "부분적으로 잠긴" 상태로 남습니다. , 다른 셀은 실행되지 않습니다. 유일한 해결 방법은 커널을 다시 시작하는 것입니다."

pdb 중단의 좋은 예, wmayner에 감사드립니다. 그러나 pdb가 하위 프로세스에서 실행되지 않기 때문에 pdb에 대한 별도의 문제를 열었습니다. #10516

실수로 거대한 numpy 배열을 인쇄한다고 가정해 봅시다. 너무 많은 데이터를 인쇄하면 커널이 완전히 응답하지 않고 종료할 수 없습니다.

이 문제에 대한 해결책이 아직 발견되지 않았습니까? 방금 완료하는 데 14시간이 소요된 기계 학습 모델을 실행했는데 이제 커널이 중단되어 셀을 실행하지 않습니다. 다시 시작하면 14시간 동안 모델을 다시 실행해야 합니다. 그래서 어떤 해결책이 있습니까?

시도하지는 않았지만 도움이 될 수 있는 것 같습니다. http://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/nbextensions/limit_output/readme.html

특정 하위 프로세스가 멈춘 경우 작업 관리자에서 해당 하위 프로세스를 찾아 강제 종료할 수 있습니다. 커널이 계속되기를 바랍니다.

아니요, 문제는 커널이 웹 서버에 스팸을 보내 죽게 만드는 것입니다. 웹 서버를 죽이면 커널이 죽는다

나는 중단 된 노트북도 다루고 있습니다. 인터럽트, 다시 시작, 다시 연결 - 그들 중 누구도 아무 것도하지 않습니다. [*] 표시기는 마치 실행 대기 중인 것처럼 셀 옆에 남아 있지만 셀이 실행되지는 않습니다.

다음을 포함하는 셀을 실행한 후 동작이 시작되었습니다.

filedir = "20161214_rooftest"

!ls -RC $filedir

다른 곳에서 성공적으로 실행되는 유사한 세포가 있기 때문에 이상합니다. ls 가 어떻게/만일 수 있는지 확실하지 않지만 그렇지 않으면 내 상황이 이 문제와 일치하는 것 같습니다.

이에 대한 해결책이 있습니까? 커널은 중단될 수 없습니다.
나를 위해 그것은 sklearn의 GridSearchCV에서 일어나고 있습니다.

작업 관리자에 conda.exe라는 프로세스가 있었습니다. 나는 그 프로세스를 죽였고 성공적으로 커널을 인터럽트할 수 있었다

인터럽트가 여전히 끊어졌습니다. 매번 가져오기를 다시 시작하고 다시 로드해야 합니다.

python 3.7 커널의 jupyter lab에서 동일한 문제

Jupyter Notebook에서 동일한 문제가 발생하고 작업 관리자에서 conda.exe라는 프로세스를 찾을 수 없습니다. 솔루션에 대한 업데이트가 아직 있습니까?

솔루션이 아님
때때로 커널에 다시 연결하려고 하면 이 경우에 도움이 됩니다.

동일한 관찰, Windows 10에서

누구든지 그것에 성공 했습니까? 난 점점 미쳐가고 있어

작업 관리자에 conda.exe라는 프로세스가 있었습니다. 나는 그 프로세스를 죽였고 성공적으로 커널을 인터럽트할 수 있었다

@ahmedrao 어떻게????

이 문제는 6년 동안 존재했지만 여전히 해결책이 없습니다.

이 문제는 6년 동안 존재했지만 여전히 해결책이 없습니다.

솔루션 없이 6년, 커널을 다시 시작하기만 하면 됩니다.

동일한 문제가 점점 더 자주 발생하여 거의 노트북을 사용할 수 없게 되는 지경에 이르렀습니다. 이는 정말 부끄러운 일입니다. Anaconda 3.7에서 셀은 별표와 함께 매달려 있으며 커널을 중단할 수 없습니다.

같은 문제로 표시

특히 dbg 및 입력에서 항상 이 문제가 발생했습니다.
윈도우 10; 노트북 서버 5.7.8; 파이썬 3.6.6.; 콘다 4.7.5
기본적으로 노트북을 안정적으로 디버그할 수 없다는 것을 배웠습니다.

네, 문제는 여전히 존재합니다. 이걸 극복할 방법이 없을까요?? 내 노트북을 다시 실행하고 싶지 않습니다. 내가 있는 위치에 도달하는 데 너무 오래 걸리기 때문입니다!!

위로!
이 문제는 pdb를 사용하고 셀을 다시 실행하기 전에 종료하는 것을 잊었을 때마다 수년 동안 저에게 고통이었습니다.

저는 BountySource에서 현상금을 만들었습니다. 우리가 충분한 돈을 모을 수 있다면 아마도 이것은 마침내 해결될 것입니다.
https://www.bountysource.com/issues/44958889-hang-after-running-pdb-in-a-cell-kernel-interrupt-doesn-t-help

특히 Windows에서 프로세스 문제의 경우 다음과 같은 이론이 있습니다(아직 테스트되지 않음).

1. 프로세스는 subprocess.Popen 개체에서 p.wait() 를 호출하는 _system_body 를 호출하는 IPython.utils._process_win32.system 를 통해 실행됩니다.
2. Windows subprocess.Popen.wait() 에는 중단할 수 없는 알려진 문제가 있습니다. https://bugs.python.org/issue28168

그것이 원인이라면 100ms 정도마다 바쁜 루핑으로 전환하면 인터럽트가 가능하거나 그렇지 않은 경우 패치에서 접근 방식을 취합니다.

@Carreau님 감사합니다!

@Carreau님 감사합니다! 이것이 언제 일반 릴리스에 들어갈 것이며 인터럽트 커널 버튼을 성공적으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니까?

나는 내일 7.13을 할 것 같다. 인터럽트 버튼을 수정할 수 있습니다.

안녕하세요 @Carreau
진행 중인 셀 실행을 중단하려고 할 때 이 문제에 직면하고 있습니다. 인터럽트가 영원히 계속되고 마침내 다시 시작해야 합니다.

따라서 @wmayner 가 문제를 복제하는 방법을 제안한 것처럼 시연하기 위해. 나는 같은 것을 위해 몇 가지 스크린 샷을 첨부했습니다.

내 컴퓨터의 Jupyter 버전.

@Arpit-Gole pdb는 고유한 문제입니다. 저도 곧 해결되기를 바랍니다 :

@itamarst 저는 다음과 같이 모델을 훈련하고 있습니다.

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

이제 데이터 세트에 따라 시간이 소요된다는 것을 알고 있습니다. 그러나 Kernel>Interrupt Kernel 을 눌러 중간에 처리를 중지하기로 선택한 이유가 무엇이든 말하십시오.
이상적으로는 중단되어야 하지만 멈추는 데 영원히 걸립니다.
이제 모든 진행 상황이 사라질 것이기 때문에 다시 시작하고 싶지 않습니다.

도와주세요!

인터럽트하려는 것이 C로 구현되면 할 일이 없습니다. 서명을 처리하는 데 사용하는 라이브러리에 달려 있습니다.

나는 때때로 이것에 부딪칩니다 ... 다음은 jupyer lab에서 재현 가능한 예입니다.

데이터 로드

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')

그리드 검색 실행: 중단할 수 없습니다.

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

어떤 조언이 있습니까?

오늘 오후에 이 문제에 세 번 부딪히면 여전히 urllib를 사용하던 시절이 생각납니다.
내 요청에 대한 응답이 없기 때문에 urllib에 있다고 생각했습니다.
일을 하고 있었는데 코딩을 하다보니 답이 아닌 해결책을 찾아야만 했다. 그래서 모든 변수를 로컬 파일에 저장합니다.
정말 그런 일이 반복되는 것을 보고 싶지 않습니다.

딥 러닝 모델을 훈련하기 위해 tensorflow와 GPU를 사용할 때도 같은 문제에 직면하고 있습니다.

time.sleep 및 요청으로 실행

또한 Windows의 time.sleep 요청에 이 문제가 있지만 Mac OS X에서는 잘 실행됩니다.

ThreadPoolExecutor에 이 문제가 있습니다... 다음과 같습니다.

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)

인터럽트하는 유일한 방법은 커널을 다시 시작하는 것입니다 ... 매우 실망 스럽습니다.