尝试运行R中的“深度学习”中的温度预测问题。当我进入“基本的机器学习方法”部分时，运行下面的fit_generator函数会导致R无限期挂起。
history <- model %>% fit_generator(
train_gen,
steps_per_epoch = 500,
epochs = 20,
validation_data = val_gen,
validation_steps = val_steps
)
这是我获得的唯一输出，而且看起来GPU不能在任何东西上工作：
2020-06-10 11:18:15.459654: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cublas64_10.dll
Epoch 1/20
1/500 [..............................] - ETA: 0s - loss: 1.0249
我尝试从此笔记本在Python中运行并行代码，并且运行顺利，因此我猜测这与R版本的Keras无法正确处理生成器函数有关。
我看到了有关在此线程中关闭多线程/处理的信息。use_multiprocessingR中没有。有一个workers听起来很相似的参数，但是它已经默认为1。所以不太可能也是这样。几乎是死路一条。
这是一个已知问题，请参阅https://github.com/rstudio/keras/issues/1090
有时可行的解决方案之一是用keras:::as_generator.function函数将R中的原始生成器包装起来：
data_generator_py <- keras:::as_generator.function(data_generator)
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