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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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

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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
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