Keras TPUを用いた処理におけるエラー

Question

ニューラルネットで2クラス分類をTPUを用いて行うプログラムを作っています。
約18万のデータがあり、
x には400次元のnumpy型配列
y には0または1の2値が入っています。

Google Colab上で実行しています。

当方Chainerを使っていましたが、データ量が多く処理に時間がかかるためTPUを使えるKerasを初めて触りました。
実行したところ、1Epochはうまく終えるものの、その後にエラーが発生します。

エラー内容がどうなっているのかもわかりませんが、ご教授をお願いしたいです。

ソースコードは以下です。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as keras
import os
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import keras_support


x = np.load(file="alltrain.npy").astype(np.float32)
y = np.load(file="alllabel.npy")
y = np.array(y,dtype=np.float32)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,train_size=0.7)


tpu_grpc_url = "grpc://"+os.environ["COLAB_TPU_ADDR"]
tpu_model = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu_grpc_url)
tf.contrib.distribute.initialize_tpu_system(tpu_model)
strategy = tf.contrib.distribute.TPUStrategy(tpu_model, steps_per_run=100)
with strategy.scope():
  model = keras.models.Sequential()
  model.add(keras.layers.Dense(units=800,input_dim=400))
  model.add(keras.layers.Activation('sigmoid'))
  model.add(keras.layers.Dense(units=2))
  model.add(keras.layers.Activation('softmax'))
  model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['accuracy'])
  model.fit(x_train,y_train,epochs=30,batch_size=32,steps_per_epoch=x_train.shape[0] // 32, validation_steps=x_test.shape[0] // 32)
  score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=1)
print(score[1])

エラーコードは以下です。

W0830 14:12:50.895482 139959299786624 tpu_strategy_util.py:56] TPU system %s has already been initialized. Reinitializing the TPU can cause previously created variables on TPU to be lost.
Epoch 1/30
4000/4066 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.6156 - acc: 0.7041
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-b9e2703621db> in <module>()
     25   model.add(keras.layers.Activation('softmax'))
     26   model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['accuracy'])
---> 27   model.fit(x_train,y_train,epochs=30,batch_size=32,steps_per_epoch=x_train.shape[0] // 32, validation_steps=x_test.shape[0] // 32)
     28   score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=1)
     29 print(score[1])

12 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py in get_structure(dataset_or_iterator)
   2001     pass
   2002   raise TypeError("`dataset_or_iterator` must be a Dataset or Iterator object, "
-> 2003                   "but got %s." % type(dataset_or_iterator))
   2004 
   2005 

TypeError: `dataset_or_iterator` must be a Dataset or Iterator object, but got <class 'NoneType'>.

Answer 1

validation_steps=x_test.shape[0] // 32
が邪魔をしていて、イテレータ4066に対して4000個までしか処理を行えていませんでした。