Q&AJypyterでTensorflow(keras)を用いCNNを構成し，fittingのコードを実行させたタイミングでカーネルが異常終了してしまいます．
Jupyter環境での実行
今回の事象はjupyterでは結果の出力枠にWarningなど表示せず，ウィンドウにて以下のメッセージを表示してお亡くなりになります．
カーネルは再起動中です カーネルが異常終了した様です。自動的に再起動します。
Pythonファイルでの実行
↑だけでは原因は分からなかったので，スクリプトにおこして実行すると，今度は次のエラーが出ます
2021-01-01 16:20:37.030154: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:145] This TensorFlow binary is optimized with Intel(R) MKL-DNN to use the following CPU instructions in performance critical operations: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F FMA To enable them in non-MKL-DNN operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2021-01-01 16:20:37.030423: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:115] Creating new thread pool with default inter op setting: 8. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. Train on 22967 samples, validate on 5742 samples Epoch 1/50 python(14456,0x7000076fc000) malloc: Incorrect checksum for freed object 0x7fed99d3d868: probably modified after being freed. Corrupt value: 0x10400076fa040 python(14456,0x7000076fc000) malloc: *** set a breakpoint in malloc_error_break to debug zsh: abort python test.py
mallocなどを調べてみたのですが解決策にはいたらず．．．
Macを利用しており，anaconda仮想環境のlistは
# Name Version Build Channel _tflow_select 2.3.0 mkl absl-py 0.11.0 pyhd3eb1b0_1 appnope 0.1.2 py36hecd8cb5_1001 argon2-cffi 20.1.0 py36haf1e3a3_1 astor 0.8.1 py36_0 async_generator 1.10 py36h28b3542_0 attrs 20.3.0 pyhd3eb1b0_0 backcall 0.2.0 py_0 blas 1.0 mkl bleach 3.2.1 py_0 brotlipy 0.7.0 py36h9ed2024_1003 c-ares 1.17.1 h9ed2024_0 ca-certificates 2020.12.8 hecd8cb5_0 certifi 2020.12.5 py36hecd8cb5_0 cffi 1.14.4 py36h2125817_0 chardet 4.0.0 py36hecd8cb5_1003 cryptography 3.3.1 py36hbcfaee0_0 cycler 0.10.0 py36hecd8cb5_0 dbus 1.13.18 h18a8e69_0 decorator 4.4.2 py_0 defusedxml 0.6.0 py_0 entrypoints 0.3 py36_0 expat 2.2.10 hb1e8313_2 freetype 2.10.4 ha233b18_0 gast 0.2.2 py36_0 gettext 0.19.8.1 hb0f4f8b_2 glib 2.66.1 h9bbe63b_0 google-pasta 0.2.0 py_0 grpcio 1.31.0 py36h7580e61_0 h5py 2.10.0 py36h0601b69_1 hdf5 1.10.6 hdbbcd12_0 icu 58.2 h0a44026_3 idna 2.10 py_0 imageio 2.9.0 pypi_0 pypi importlib-metadata 2.0.0 py_1 importlib_metadata 2.0.0 1 intel-openmp 2019.4 233 ipykernel 5.3.4 py36h5ca1d4c_0 ipython 7.16.1 py36h5ca1d4c_0 ipython_genutils 0.2.0 pyhd3eb1b0_1 ipywidgets 7.6.0 pyhd3eb1b0_1 jedi 0.18.0 py36hecd8cb5_0 jinja2 2.11.2 py_0 joblib 1.0.0 pypi_0 pypi jpeg 9b he5867d9_2 json5 0.9.5 py_0 jsonschema 3.2.0 py_2 jupyter 1.0.0 py36_7 jupyter_client 6.1.7 py_0 jupyter_console 6.2.0 py_0 jupyter_core 4.7.0 py36hecd8cb5_0 jupyterlab 2.2.6 py_0 jupyterlab_pygments 0.1.2 py_0 jupyterlab_server 1.2.0 py_0 keras-applications 1.0.8 py_1 keras-preprocessing 1.1.0 py_1 kiwisolver 1.3.0 py36h23ab428_0 lcms2 2.11 h92f6f08_0 libcxx 10.0.0 1 libedit 3.1.20191231 h1de35cc_1 libffi 3.3 hb1e8313_2 libgfortran 3.0.1 h93005f0_2 libiconv 1.16 h1de35cc_0 libpng 1.6.37 ha441bb4_0 libprotobuf 3.13.0.1 hab81aa3_0 libsodium 1.0.18 h1de35cc_0 libtiff 4.1.0 hcb84e12_1 lz4-c 1.9.2 h79c402e_3 markdown 3.3.3 py36hecd8cb5_0 markupsafe 1.1.1 py36h1de35cc_0 matplotlib 3.3.2 hecd8cb5_0 matplotlib-base 3.3.2 py36h181983e_0 mistune 0.8.4 py36h1de35cc_0 mkl 2019.5 intel_281 intel mkl-service 2.3.0 py36h9ed2024_0 mkl_fft 1.2.0 py36hc64f4ea_0 mkl_random 1.1.1 py36h959d312_0 nbclient 0.5.1 py_0 nbconvert 6.0.7 py36_0 nbformat 5.0.8 py_0 ncurses 6.2 h0a44026_1 nest-asyncio 1.4.3 pyhd3eb1b0_0 notebook 6.1.6 py36hecd8cb5_0 numpy 1.19.2 py36h456fd55_0 numpy-base 1.19.2 py36hcfb5961_0 olefile 0.46 py36_0 openssl 1.1.1i h9ed2024_0 opt_einsum 3.1.0 py_0 packaging 20.8 pyhd3eb1b0_0 pandas 1.1.5 py36hb2f4e1b_0 pandoc 2.11 h0dc7051_0 pandocfilters 1.4.3 py36hecd8cb5_1 parso 0.7.0 py_0 pcre 8.44 hb1e8313_0 pexpect 4.8.0 pyhd3eb1b0_3 pickleshare 0.7.5 pyhd3eb1b0_1003 pillow 8.0.1 py36h5270095_0 pip 20.3.3 py36hecd8cb5_0 prometheus_client 0.9.0 pyhd3eb1b0_0 prompt-toolkit 3.0.8 py_0 prompt_toolkit 3.0.8 0 protobuf 3.13.0.1 py36hb1e8313_1 ptyprocess 0.6.0 pyhd3eb1b0_2 pycparser 2.20 py_2 pygments 2.7.3 pyhd3eb1b0_0 pyopenssl 20.0.1 pyhd3eb1b0_1 pyparsing 2.4.7 py_0 pyqt 5.9.2 py36h655552a_2 pyrsistent 0.17.3 py36haf1e3a3_0 pysocks 1.7.1 py36hecd8cb5_0 python 3.6.12 h26836e1_2 python-dateutil 2.8.1 py_0 pytz 2020.5 pyhd3eb1b0_0 pyzmq 20.0.0 py36h23ab428_1 qt 5.9.7 h468cd18_1 qtconsole 4.7.7 py_0 qtpy 1.9.0 py_0 readline 8.0 h1de35cc_0 requests 2.25.1 pyhd3eb1b0_0 scikit-learn 0.24.0 pypi_0 pypi scipy 1.5.2 py36h912ce22_0 send2trash 1.5.0 pyhd3eb1b0_1 setuptools 51.0.0 py36hecd8cb5_2 sip 4.19.8 py36h0a44026_0 six 1.15.0 py36hecd8cb5_0 sklearn 0.0 pypi_0 pypi sqlite 3.33.0 hffcf06c_0 tbb 2019.6 intel_233 intel tensorboard 2.0.0 pyhb38c66f_1 tensorflow-base 2.0.0 mkl_py36h66b1bf0_0 tensorflow-estimator 2.0.0 pyh2649769_0 termcolor 1.1.0 py36_1 terminado 0.9.1 py36_0 testpath 0.4.4 py_0 threadpoolctl 2.1.0 pypi_0 pypi tk 8.6.10 hb0a8c7a_0 tornado 6.1 py36h9ed2024_0 ----
になります．
初歩的な質問で申し訳ありませんが，よろしくお願いいたします．
回答1件
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自己解決
https://teratail.com/questions/313445
重複してしまいましたが，こちらにて解決しています．
投稿2021/01/04 05:48
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