Q&A
https://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957
のサイトを写経していますが、model.fitの部分でエラーがでて行き詰ってしまいました。
入力コード
from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, Dense, Dropout from keras.utils.np_utils import to_categorical from keras.optimizers import Adagrad from keras.optimizers import Adam import numpy as np from PIL import Image import os # 学習用のデータを作る. image_list = [] label_list = [] # ./data/train 以下のorange,appleディレクトリ以下の画像を読み込む。 for dir in os.listdir("data/train"): if dir == ".DS_Store": continue dir1 = "data/train/" + dir label = 0 if dir == "apple": # appleはラベル0 label = 0 elif dir == "orange": # orangeはラベル1 label = 1 for file in os.listdir(dir1): if file != ".DS_Store": # 配列label_listに正解ラベルを追加(りんご:0 オレンジ:1) label_list.append(label) filepath = dir1 + "/" + file # 画像を25x25pixelに変換し、1要素が[R,G,B]3要素を含む配列の25x25の２次元配列として読み込む。 # [R,G,B]はそれぞれが0-255の配列。 image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25))) print(filepath) # 配列を変換し、[[Redの配列],[Greenの配列],[Blueの配列]] のような形にする。 image = image.transpose(2, 0, 1) # さらにフラットな1次元配列に変換。最初の1/3はRed、次がGreenの、最後がBlueの要素がフラットに並ぶ。 image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0] # 出来上がった配列をimage_listに追加。 image_list.append(image / 255.) # kerasに渡すためにnumpy配列に変換。 image_list = np.array(image_list) # ラベルの配列を1と0からなるラベル配列に変更 # 0 -> [1,0], 1 -> [0,1] という感じ。 Y = to_categorical(label_list) # モデルを生成してニューラルネットを構築 model = Sequential() model.add(Dense(200, input_dim=1875)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(200)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(2)) model.add(Activation("softmax")) # オプティマイザにAdamを使用 opt = Adam(lr=0.001) # モデルをコンパイル model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) # 学習を実行。10%はテストに使用。 model.fit(image_list, Y, epochs=1500, batch_size=100, validation_split=0.1)
エラーメッセージ
Train on 36 samples, validate on 4 samples Epoch 1/1500 --------------------------------------------------------------------------- InternalError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-4a99649e9af8> in <module> 1 # 学習を実行。10%はテストに使用。epochs=1500, ----> 2 model.fit(image_list, Y, epochs=1500, batch_size=100, validation_split=0.1) ~\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=(36, 1875), b.shape=(1875, 200), m=36, n=200, k=1875 [[{{node dense_1/MatMul}} = MatMul[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@training/Adam/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/_63, dense_1/kernel/read)]] [[{{node metrics/acc/Mean/_91}} = _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_640_metrics/acc/Mean", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
試したこと
一度は解析できていたのですが、condaのアップデートをした後で上記の様なエラーが出る様になってしまいました。
ご教示をお願いします。
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