Warning (from warnings module): File "C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\trainers\data_adapters\py_dataset_adapter.py", line 121 self._warn_if_super_not_called() UserWarning: Your `PyDataset` class should call `super().__init__(**kwargs)` in its constructor. `**kwargs` can include `workers`, `use_multiprocessing`, `max_queue_size`. Do not pass these arguments to `fit()`, as they will be ignored.

<think>嗯，用户遇到了关于PyDataset类没有正确调用super().__init__()的警告问题。我需要先理解这个警告的原因以及如何解决它。首先，PyDataset是Keras中的一个类吗？可能用户在使用自定义数据集时继承了PyDataset，但没有调用父类的构造函数，导致警告出现。 我记得在Keras中，特别是在TensorFlow 2.x版本中，Dataset API可能有变化。也许PyDataset已经被弃用，或者推荐使用其他方式，比如tf.data.Dataset。用户可能使用的是旧版代码，而新版本的Keras或TensorFlow已经修改了类的结构，要求显式调用super().__init__()。 接下来，我需要确认正确的解决方法。通常，当子类继承父类时，必须在子类的__init__方法中调用super().__init__()，以确保父类正确初始化。用户可能在自己的自定义数据集类中没有执行这一步，导致警告出现。 此外，可能需要检查Keras文档或源码，看看PyDataset是否确实需要显式调用super的__init__。例如，如果父类的__init__方法有必要的初始化步骤，子类必须调用它，否则会导致潜在的问题，警告就是为了提示这一点。 然后，解决方案应该是让用户在自定义类的__init__方法中添加super().__init__()。例如： class MyDataset(tf.keras.utils.PyDataset): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__() # 添加这行 # 其他初始化代码 这样应该能解决警告。另外，如果用户使用的是旧版的Keras，可能需要检查是否有其他替代方案，比如使用Sequence类或者直接使用tf.data.Dataset，因为这些可能更被推荐，避免使用已经弃用的PyDataset。 可能还需要考虑版本兼容性问题。如果用户升级了TensorFlow或Keras版本，某些类的定义可能发生了变化，导致原有的代码出现警告。这时候，查看官方文档的更新日志或者迁移指南会有帮助。 最后，建议用户检查他们的Keras和TensorFlow版本，确保代码与当前版本兼容，并参考官方文档中的示例，确保正确继承和初始化父类。</think>### 解决方案：PyDataset未正确调用`super().__init__()`的警告处理 #### 问题原因 当自定义数据集类继承自`tf.keras.utils.PyDataset`时，如果未在子类的`__init__`方法中显式调用父类的构造函数`super().__init__()`，会触发以下警告： ``` Warning: Your PyDataset class should call super().__init__() ``` 这是因为父类`PyDataset`的初始化过程包含必要逻辑（如线程安全管理和数据预加载机制）[^1]。 --- #### 解决步骤 1. **显式调用父类初始化方法** 在自定义类的`__init__`方法中**第一行**添加`super().__init__()`： ```python from tensorflow.keras.utils import PyDataset class CustomDataset(PyDataset): def __init__(self, data, batch_size): super().__init__() # 关键修复 self.data = data self.batch_size = batch_size ``` 2. **验证数据流兼容性** 确保`__getitem__`和`__len__`方法正确实现： ```python def __getitem__(self, index): return self.data[index * self.batch_size : (index + 1) * self.batch_size] def __len__(self): return len(self.data) // self.batch_size ``` 3. **替代方案：使用`tf.data.Dataset`** Keras推荐使用`tf.data.Dataset`替代`PyDataset`以提升性能： ```python import tensorflow as tf dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data).batch(batch_size) ``` --- #### 版本兼容性说明 - **TensorFlow ≥2.3**: `PyDataset`的警告机制被强化，必须显式调用父类初始化。 - **TensorFlow <2.3**: 警告可能不会出现，但仍建议遵循规范。 ---