tensorflow2.0 分布式训练 SystemError: PyEval_EvalFrameEx returned a result with an error set

## 使用tensorflow 2.0  分布式训练模型时，使用tf.distribute.MirroredStrategy，有时候会出现：

SystemError: PyEval_EvalFrameEx returned a result with an error set

出现这种错误，有可能的原因是：

data_decoder = self.tokenizer.texts_to_sequences(de_seq_list)
data_decoder = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_decoder, padding='post')
data_gen = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data_encoder, data_decoder))
data_gen = data_gen.shuffle(2019).batch(batch_size)

如上，在读取数据的时候，忘记了增加如下参数：

data_gen = data_gen.shuffle(2019).batch(batch_size, drop_remainder=True)

一定要增加drop_remainder=True，这个参数的意思是说不够一个batch的时候就舍去，比如batch size是4，最后还有3个样本，如果设置为True，就会省去后面三个，因为当你是4张卡的时候，这个参数默认是False，那么就会报上面的错误，因为3个样本不够分给4张卡。