在抛出“std::system_error”实例后调用 Tensorflow 终止

我正在使用 tensorflow 训练 resNet50，使用具有以下属性的共享服务器：

• Ubuntu 16.04
• 3 gtx 1080 gpu
• 张量流 1.3
• 蟒蛇 2.7

但总是在两个时代之后，在第三个时代，我遇到这个错误：

terminate called after throwing an instance of 'std::system_error' what():
Resource temporarily unavailable
Aborted (core dumped)

通过在我的代码中添加一些打印，我发现问题出在哪里：

这是将 tfrecord 转换为数据集：

filenames = ["balanced_t.tfrecords"]
dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(filenames)
    def parser(record):
    keys_to_features = {
        # "label": tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=""),
        "mhot_label_raw": tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=""),
        "mel_spec_raw": tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=""),
    }
    parsed = tf.parse_single_example(record, keys_to_features)

    mel_spec1d = tf.decode_raw(parsed['mel_spec_raw'], tf.float64)
    # label = tf.cast(parsed["label"], tf.string)
    mhot_label = tf.decode_raw(parsed['mhot_label_raw'], tf.float64)
    mel_spec = tf.reshape(mel_spec1d, [96, 64])
    # aa=mel_spec
    return {"mel_data": mel_spec}, mhot_label
    dataset = dataset.map(parser)
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    dataset = dataset.repeat(3)
    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

这是我的输入管道

while True:
            try:
               (features, labels) = sess.run(iterator.get_next())
            except tf.errors.OutOfRangeError:
               print("end of training dataset")

由于我的打印输出，错误是针对这一行的：

(features, labels) = sess.run(iterator.get_next())

但我看不出有什么问题，你现在能帮我吗？