Keras在Docker中运行得非常慢并且崩溃- ValueError:特性my_feature不在特性字典中

Question

我可以在我的W10笔记本电脑上本地运行Keras神经网络。

但是，在Docker中运行的相同代码非常慢，总是会出现错误：

ValueError: Feature my_feature is not in features dictionary.

未找到的功能始终是目标功能。

笔记本电脑和容器之间有版本上的差异，但我不相信这有意义

笔记本电脑

Windows 10 Enterprise 64bit
Intel Core i7-7820HQ @ 2.90GHz
16GB RAM

Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

λ pip list | grep tensorflow
tensorflow               2.0.0
tensorflow-estimator     2.0.1

λ pip list | grep pandas
pandas                   0.23.3
pandas-ml                0.6.1

λ pip list | grep numpy
numpy                    1.17.4

Docker

# cat /etc/os-release      
PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 9 (stretch)"    
NAME="Debian GNU/Linux"                       
VERSION_ID="9"                                
VERSION="9 (stretch)"                         
VERSION_CODENAME=stretch                      
ID=debian                                     
HOME_URL="https://www.debian.org/"            
SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support"  
BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/" 

Python 3.6.10 (default, Apr 23 2020, 15:40:23)
[GCC 6.3.0 20170516] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

root@modelbuilder:~# pip list | grep tensorflow
tensorflow             2.3.0
tensorflow-estimator   2.3.0

root@modelbuilder:~# pip list | grep pandas
pandas                 0.24.0
pandas-ml              0.6.1

root@modelbuilder:~# pip list | grep numpy
numpy                  1.19.2

验证了这里提到的内容：ValueError: Feature not in features dictionary

目标没有被输入功能列，特性对应等等，这也会在本地失败。

任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

弄明白了。

崩溃问题:错误地为目标创建了功能列，因此从列的功能中删除了目标

慢码头工:一遍又一遍地运行model.fit() (多次)