我是一个新手，请回复它是对还是错

我在Azure笔记本上运行一个迁移学习模型

在执行epochs单元格时，我得到了错误信息：内核似乎已经死亡，它将自动重启

但它卡在了那里

          keras import applications          #加载基础模型，不包括其最终连接层，并设置输入形状以匹配我们的图像          base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False,           input_shape=train_generator.image_shape)          from keras import Model          from keras.layers import Flatten, Dense          from keras import optimizers          #冻结基础模型中已训练的层          for layer in base_model.layers:          layer.trainable = False          #为我们的图像创建分类层          x = base_model.output          x = Flatten()(x)          prediction_layer = Dense(len(classes), activation='sigmoid')(x)           model = Model(inputs=base_model.input, outputs=prediction_layer)          #编译模型          opt = optimizers.Adam(lr=0.001)          model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])          #现在打印完整的模型，包括基础模型的层以及我们添加的密集层          print(model.summary())

在此之后，我得到了层的输出形状和参数

          num_epochs = 1          history = model.fit_generator(  train_generator,                                           steps_per_epoch = train_generator.samples // batch_size,                                           validation_data = validation_generator,                                            validation_steps = validation_generator.samples //                                            batch_size,                                           epochs = num_epochs)

在这之后的单元格中，我得到了错误：内核似乎已经死亡

回答：

1. 只需重启内核并再次尝试。

2.内核死亡的原因可能有很多：

存储空间不足

长时间不活动

GPU资源耗尽等