Проблема в запуску навчання в Tensorflow може бути викликана різними чинниками, включаючи конфігурацію середовища, налаштування коду та ресурси системи. У даному випадку, навчання не розпочинається, і нам потрібно з’ясувати причину цього.

Одна з можливих причин – неправильне налаштування середовища. Переконайтеся, що встановлені всі необхідні компоненти, такі як Python, Tensorflow, CUDA і CUDNN, у відповідній версії. Перевірте, чи правильно встановлені та налаштовані CUDA і CUDNN, оскільки вони необхідні для використання GPU для навчання моделі.

Далі, перевірте правильність шляхів до файлів моделі та конфігураційного файлу. У вказаному коді для навчання можуть бути неправильно вказані шляхи до директорій або файли можуть бути відсутніми.

Також слід звернути увагу на конфігураційні параметри навчання, такі як кількість кроків навчання, розмір партії (batch size) та інші параметри. Необхідно впевнитися, що ці параметри налаштовані правильно для вашого випадку використання.

Помилки та попередження, які ви бачите під час запуску навчання, можуть допомогти вам знайти кореневу причину проблеми. Наприклад, попередження про застарілі функції або інструкції щодо оновлення пакетів можуть вказувати на несумісність версій бібліотек або проблеми з конфігурацією.

Також варто перевірити журнали та файли виводу навчання для отримання додаткової інформації про те, що сталося під час запуску. Іноді докладні журнали можуть надати цінну інформацію про помилки або невідповідності в даних.

Якщо навіть після перевірки всіх цих аспектів проблема з запуском навчання залишається, можливо, варто звернутися до спільноти Tensorflow або форумів користувачів для отримання додаткової допомоги. Інші користувачі можуть мати досвід з вирішення подібних проблем і надати вам корисні поради або рішення.

В кінці кінців, вирішення проблеми з запуском навчання в Tensorflow може залежати від різних факторів, і важливо ретельно перевірити кожен аспект вашого середовища та коду для знаходження кореневої причини та вирішення проблеми.