我试图在Windows10机器上运行keras和tensorflow，并在jupyter笔记本上使用GTX980GPU。如果我用我的gpu单独运行tensorflow，它的工作非常好，没有任何问题。但是，对于大量的年代，keras接口会出现问题。

keras模型使用GPU，并在我的历元数较低时给出输出，如下所示

with tf.device('/gpu:0'):
    model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', ['accuracy'])
    history = model.fit(X_normalized,y_one_hot,batch_size=128,nb_epoch=2,validation_split=0.2)

以下是输出

在31367个样本上训练，在7842个样本上验证纪元1/2 31367/31367 [==============================] - 3s-损失： 1.7640-acc： 0.5438-val_loss： 1.2872-val_acc： 0.6486-ETA： 0-损失： 1.8827-acc： 0.5145-ETA： 0-损失： 1.7732-acc： 0.5416

纪元2/2 31367/31367[=======================================]2秒-损失：0.8539-会计科目：0.7765-val_损失：0.7958-val_会计科目：0.7615

如果epoch的数量很高，那么它将超时并出现以下错误，并且网页显示为busy

119999毫秒后WebSocket ping超时。

如何修复此错误？