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keras model.fitでエラーが出る

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mamagauro

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前提・実現したいこと

https://keras.io/ja/getting-started/sequential-model-guide/
の中にある『MLPを用いた二値分類:』
を写経してみましたがmodel.fit(・・・)まで進んだところでエラーが出てしましました。

発生している問題・エラーメッセージ

#<入力コード>
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

# 疑似データの生成
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128)




#<以下エラー表示>
Epoch 1/20

---------------------------------------------------------------------------
InternalError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-2f241b0bd634> in <module>
      1 model.fit(x_train, y_train,
      2           epochs=20,
----> 3           batch_size=128)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, **kwargs)
   1037                                         initial_epoch=initial_epoch,
   1038                                         steps_per_epoch=steps_per_epoch,
-> 1039                                         validation_steps=validation_steps)
   1040 
   1041     def evaluate(self, x=None, y=None,

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py in fit_loop(model, f, ins, out_labels, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_f, val_ins, shuffle, callback_metrics, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps)
    197                     ins_batch[i] = ins_batch[i].toarray()
    198 
--> 199                 outs = f(ins_batch)
    200                 outs = to_list(outs)
    201                 for l, o in zip(out_labels, outs):

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in __call__(self, inputs)
   2713                 return self._legacy_call(inputs)
   2714 
-> 2715             return self._call(inputs)
   2716         else:
   2717             if py_any(is_tensor(x) for x in inputs):

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in _call(self, inputs)
   2673             fetched = self._callable_fn(*array_vals, run_metadata=self.run_metadata)
   2674         else:
-> 2675             fetched = self._callable_fn(*array_vals)
   2676         return fetched[:len(self.outputs)]
   2677 

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in __call__(self, *args, **kwargs)
   1397           ret = tf_session.TF_SessionRunCallable(
   1398               self._session._session, self._handle, args, status,
-> 1399               run_metadata_ptr)
   1400         if run_metadata:
   1401           proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\keras_tensor_py36_clone\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg)
    524             None, None,
    525             compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)),
--> 526             c_api.TF_GetCode(self.status.status))
    527     # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive
    528     # as there is a reference to status from this from the traceback due to

InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(128, 20), b.shape=(20, 64), m=128, n=64, k=20
     [[{{node dense_1/MatMul}} = MatMul[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@training/RMSprop/gradients/dense_1/MatMul_grad/MatMul_1"], transpose_a=false, transpose_b=false, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](_arg_dense_1_input_0_0/_37, dense_1/kernel/read)]]
     [[{{node loss/mul/_61}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_604_loss/mul", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]


取り合えず
batch_size=128)
が問題なのかと読み取ったのですがどう対処すればよいのか分かりません。
ご教示いただけます様お願いいたします。

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  • mamagauro

    2018/12/26 16:50

    申し訳ありません。うまくレイアウトできませんでした。

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  • tiitoi

    2018/12/26 16:53

    解決したようですが、空きがないということを意味していますね。
    Notebook で実行しているのであれば、一旦 Notebook を Shutdown しないとずっとメモリを専有したままになります。

    キャンセル

  • mamagauro

    2018/12/26 16:55

    ありがとうございます。原因が分からずかなりの時間を費やしていましたので大変助かりました。ご教示ありがとうございました。

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

nvidia-smiでメモリの空きが無いことが確認できた為
PCを再起動後、再度走らせてみたら最後まで動くようになりました。
アドバイスいただき大変ありがとうございました。

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