tf.keras.utils.get_file函数导致脚本无限冻结问题求助

使用TensorFlow 2.16.1和Python 3.12.4开发时，调用tf.keras.utils.get_file完成文件下载（或文件已存在）后，脚本无限冻结，无任何输出也不终止，后续代码（如print("test")）完全不执行。

相关代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import os
import re
import shutil
import string
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers # type: ignore
from tensorflow.keras import losses # type: ignore

url = "https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz"

dataset = tf.keras.utils.get_file("aclImdb_v1", url,
                                    untar=True, cache_dir='.',
                                    cache_subdir='')

print("test")

dataset_dir = os.path.join(os.path.dirname(dataset), 'aclImdb')

os.listdir(dataset_dir)

train_dir = os.path.join(dataset_dir, 'train')
os.listdir(train_dir)

sample_file = os.path.join(train_dir, 'pos/1181_9.txt')
with open(sample_file) as f:
  print(f.read())

• 版本兼容性问题：TensorFlow 2.16.x对Python 3.12的支持存在部分bug，涉及文件IO和后台线程处理。
  解决：降级Python到3.11版本，或升级TensorFlow到2.17及以上版本（后续版本修复了部分Python 3.12兼容问题）。

• 后台解压线程阻塞：untar=True时，get_file会启动后台线程处理解压，部分环境下线程未正常结束导致主线程挂起。
  解决：手动下载并解压文件，替换原get_file调用：

  # 替换原get_file代码块
  import shutil
  archive_path = "./aclImdb_v1.tar.gz"  # 手动下载到当前目录的文件路径
  shutil.unpack_archive(archive_path, extract_dir=".")
  dataset_dir = "./aclImdb"
  

• 缓存目录权限不足：当前目录（cache_dir='.'）读写权限不足，导致get_file处理缓存时陷入死锁。
  解决：更换缓存目录到有权限的路径，比如用户主目录：

  dataset = tf.keras.utils.get_file("aclImdb_v1", url,
                                    untar=True, cache_dir=os.path.expanduser("~/.keras"),
                                    cache_subdir='datasets')
  

• 文件校验阻塞：即使文件已存在，get_file可能尝试校验文件哈希，若网络环境有代理或校验过程卡住，会导致冻结。
  解决：跳过哈希校验，添加md5_hash=None参数：

  dataset = tf.keras.utils.get_file("aclImdb_v1", url,
                                    untar=True, cache_dir='.',
                                    cache_subdir='',
                                    md5_hash=None)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr4gon Craft