在使用TensorFlow进行深度学习或者其他计算任务的过程中，有时可能会遇到"CancelledError: Sendrecv operation was cancelled"这样的报错信息。
这种报错信息一般是由网络通信中的数据传输出现了问题而引起的。下面我们来详解一下这个报错信息的原因以及解决办法的完整攻略。
原因分析
报错信息中的"Sendrecv operation was cancelled"指的是网络通信中的一个"sendrecv"操作被取消了。在TensorFlow中，"sendrecv"操作是一种常见的数据传输操作，用于将不同设备之间的数据传递。
通常在训练神经网络的过程中，TensorFlow会将计算任务分配到不同的设备上进行并行计算，这就需要不同设备之间的数据传输来完成计算任务的合并。由于网络通信中可能会出现各种问题，包括网络故障、网络延迟等等，这就可能导致"sendrecv"操作被取消，进而引起"CancelledError"异常。
解决步骤
下面我们来介绍一下如何解决"CancelledError: Sendrecv operation was cancelled "报错信息。
步骤一：检查网络连接是否有问题
网络故障或网络延迟可能是导致"sendrecv"操作被取消的原因之一。因此，如果遇到这个报错信息，首先应该检查网络连接是否正常，网络带宽是否充足。
步骤二：降低批量大小
如果网络连接正常，那么可能是由于内存不足导致了取消操作。这时可以尝试降低批量大小，减少每次传输数据的量。
步骤三：提高时间效率
有时，取消操作也可能是由于计算任务的时间太长导致的。这时可以尝试提高计算任务的时间效率，减少计算所需的时间。例如，可以采用并行计算、优化算法等方法来提高计算效率。
步骤四：增加超时时间
在进行数据传输时，因为网络故障等原因，可能会导致传输时间过长，进而引起"sendrecv"操作的取消。这时可以增加超时时间，给数据传输一定的时间限制，如果达到超过预设的时间限制还没有传输完成，就中断传输操作。这样可以避免数据传输时间过长而引起的取消操作。
总结
"CancelledError: Sendrecv operation was cancelled"报错信息通常是由于网络通信中的数据传输出现问题，例如网络故障、内存不足等原因引起的。
要解决这个问题，需要通过检查网络连接、降低批量大小、提高时间效率、增加超时时间等方法来解决。
此文章发布者为：Python技术站作者[metahuber]，转载请注明出处：https://pythonjishu.com/tensorflow-error-6/
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