Google Drive超时引发FileNotFoundError？TensorFlow数据生成器问题咨询

首先可以明确：你的FileNotFoundError确实是Google Drive挂载超时/连接中断导致的。在Google Colab中，当你挂载Drive后，如果长时间闲置、使用多进程读取文件，或者Colab的后台连接波动，都会导致Drive的挂载会话失效——原本能访问的路径会变成无效路径，进而触发文件找不到的错误，哪怕你切换回CPU运行，只要Drive连接没恢复，错误就会持续。

下面是针对这个问题的具体修改方案，按优先级从高到低排序：

1. 优先把数据集复制到Colab本地硬盘（最稳妥的方案） #

Drive的远程读取不仅容易超时，速度也远不如Colab本地存储。把数据集复制到本地后，既能彻底摆脱Drive连接的依赖，还能大幅提升训练速度（尤其GPU训练时效果更明显）。

执行以下命令复制数据（注意路径匹配你的Drive结构）：

# 创建本地存储目录
!mkdir -p /content/local_car_dataset
# 从Drive复制数据集到本地
!cp -r "/content/drive/MyDrive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/" /content/local_car_dataset/

然后修改你的路径生成代码，改用本地路径：

X_train = []
for name in train_FileName:
    # 替换成本地路径
    file_path = r"/content/local_car_dataset/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/" + name
    X_train.append(file_path)

2. 修复Drive挂载路径并重新挂载 #

你之前的路径用了/content/gdrive/My Drive/，注意新版Colab的Drive挂载路径是/content/drive/MyDrive/（没有空格），旧的gdrive挂载方式已经被弃用，空格也可能导致路径解析问题。

重新执行挂载命令，确保授权成功：

from google.colab import drive
# 重新挂载Drive，会弹出授权链接
drive.mount('/content/drive')

然后把所有路径中的/content/gdrive/My Drive/替换成/content/drive/MyDrive/，避免路径错误。

3. 调整多进程训练的设置 #

当你使用use_multiprocessing=True时，子进程可能无法继承Drive的挂载会话，导致子进程里无法访问Drive文件。可以先尝试关闭多进程验证：

model.fit_generator(
    generator=training_generator,
    validation_data=validation_generator,
    steps_per_epoch = num_train_samples // 32,
    validation_steps = num_val_samples // 32,
    epochs = 10,
    # 先关闭多进程
    use_multiprocessing=False,
    workers=1
)

如果必须用多进程，结合方案1（本地数据）是唯一可靠的方式，因为本地文件系统的访问不会受进程继承问题影响。

4. 在DataGenerator中添加异常重试机制 #

如果暂时不想复制数据，可以在读取文件时捕获FileNotFoundError，尝试重新挂载Drive并重试读取：

import tensorflow.keras as keras
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import math
from tensorflow.keras.utils import Sequence
from google.colab import drive

# `x_set`为图片路径列表，`y_set`为对应类别
class DataGenerator(Sequence):
    def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
        self.x, self.y = x_set, y_set
        self.batch_size = batch_size

    def __len__(self):
        return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)

    def _read_image(self, file_name):
        try:
            return resize(imread(file_name), (224, 224))
        except FileNotFoundError:
            # 强制重新挂载Drive
            drive.mount('/content/drive', force_remount=True)
            # 重试读取
            return resize(imread(file_name), (224, 224))

    def __getitem__(self, idx):
        batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]

        return np.array([self._read_image(file_name) for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)

不过这种方式只是临时补救，稳定性远不如方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tobitor