🎄teratailクリスマスプレゼントキャンペーン2024🎄』開催中!

\teratail特別グッズやAmazonギフトカード最大2,000円分が当たる!/

詳細はこちら
深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

1回答

2354閲覧

pix2pix:自作のデータセットを用いた学習時のエラー

Mattcha

総合スコア8

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

GitHub

GitHubは、Gitバージョン管理システムを利用したソフトウェア開発向けの共有ウェブサービスです。GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供しています。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2019/11/02 05:49

前提・実現したいこと

GoogleColaboratoryでpix2pixを導入し自作の画像で学習を行っています。
学習時に以下のエラーが発生しました。
7,8エポックあたりまでは何も問題なく進み、突然エラー(学習が中止)が発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

Python

12019-11-02 05:37:41.339379: W tensorflow/core/kernels/queue_base.cc:285] _1_batch/fifo_queue: Skipping cancelled dequeue attempt with queue not closed 2Traceback (most recent call last): 3 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1365, in _do_call 4 return fn(*args) 5 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1350, in _run_fn 6 target_list, run_metadata) 7 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1443, in _call_tf_sessionrun 8 run_metadata) 9tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 2 root error(s) found. 10 (0) Invalid argument: Nan in summary histogram for: generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values 11 [[{{node generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values}}]] 12 [[generator/encoder_5/conv2d/bias/read/_670]] 13 (1) Invalid argument: Nan in summary histogram for: generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values 14 [[{{node generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values}}]] 150 successful operations. 160 derived errors ignored. 17 18During handling of the above exception, another exception occurred: 19 20Traceback (most recent call last): 21 File "pix2pix.py", line 803, in <module> 22 main() 23 File "pix2pix.py", line 769, in main 24 results = sess.run(fetches, options=options, run_metadata=run_metadata) 25 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 956, in run 26 run_metadata_ptr) 27 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1180, in _run 28 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 29 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1359, in _do_run 30 run_metadata) 31 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1384, in _do_call 32 raise type(e)(node_def, op, message) 33tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 2 root error(s) found. 34 (0) Invalid argument: Nan in summary histogram for: generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values 35 [[node generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) ]] 36 [[generator/encoder_5/conv2d/bias/read/_670]] 37 (1) Invalid argument: Nan in summary histogram for: generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values 38 [[node generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) ]] 390 successful operations. 400 derived errors ignored. 41 42Original stack trace for 'generator/encoder_4/batch_normalization/beta/values': 43 File "pix2pix.py", line 803, in <module> 44 main() 45 File "pix2pix.py", line 700, in main 46 tf.summary.histogram(var.op.name + "/values", var) 47 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/summary/summary.py", line 179, in histogram 48 tag=tag, values=values, name=scope) 49 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_logging_ops.py", line 329, in histogram_summary 50 "HistogramSummary", tag=tag, values=values, name=name) 51 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/op_def_library.py", line 794, in _apply_op_helper 52 op_def=op_def) 53 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/util/deprecation.py", line 507, in new_func 54 return func(*args, **kwargs) 55 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py", line 3357, in create_op 56 attrs, op_def, compute_device) 57 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py", line 3426, in _create_op_internal 58 op_def=op_def) 59 File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py", line 1748, in __init__ 60 self._traceback = tf_stack.extract_stack() 61

該当のソースコード

学習を開始した処理を示します。

GoogleColaboratory

1!python pix2pix.py --mode train --output_dir transition_train --max_epochs 10 --input_dir transition/train --which_direction BtoA

試したこと

サンプルとして実行したfacadesデータセットでは何もエラー無く学習を終えテストまで実行できました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

機械学習に関しては初心者です。
使用したpix2pixを以下に示します。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

Qiitaの記事 TensorFlowで「Nan in summary histogram for:」というエラーに遭遇した時 に書かれている状況に似ている気がします。

記事に書かれている「costの値を印刷してみて、無限大に向かっているようであれば、学習率を下げてみて」という助言に従ってみてはどうでしょうか?

投稿2019/11/02 05:57

coco_bauer

総合スコア6915

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

Mattcha

2019/11/02 13:09 編集

(追記2019/11/02 20:47) バッチサイズを変えて行った結果次の様になりました。ただし、全て学習を打ち切られました。 (batch,epoch) (1,7) (2,12) (4,15) (5,20) (9,22) (10,29) (11,21) (20,3) (32,50) (64,65) --- 学習率を下げるにはどうしたらよいですか? 学習停止直前の様子は以下のようになりました。 discrim_loss 0.95690817 gen_loss_GAN 1.3272809 gen_loss_L1 0.08774173 progress epoch 7 step 149 image/sec 4.5 remaining 5m discrim_loss nan gen_loss_GAN 1.2345833 gen_loss_L1 nan
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.36%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問