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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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。

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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chainerを使って学習させようとするとクラッシュします

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2回答

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1065閲覧

投稿2020/09/07 07:18

編集2020/09/07 10:37

google colaboratory上でシカとカバとウマ画像を用いて画像分類の学習をするプログラムを作っているのですが、プログラムを実行するとクラッシュします。エラーも出ないので困っています。どうしたら直せるのでしょうか。

ファイルの配列は
net.py(下のコード)
train(学習用画像ファイル)
|----Deers_train(シカの学習用画像224枚)
|
|----Horse_train(ウマの学習用画像326枚)
|
|----Hippo_train(カバの学習用画像429枚)

としています

python

import chainer import os import glob from itertools import chain from chainer.datasets import LabeledImageDataset from chainer import iterators,training,optimizers,datasets,serializers from chainer.training import extensions,triggers from chainer.dataset import concat_examples from chainercv.transforms import resize from chainer.datasets import TransformDataset import chainer.functions as F import chainer.links as L chainer.config.train = True class MyChain(chainer.Chain): def __init__(self): super(MyChain,self).__init__() with self.init_scope(): self.conv1 = L.Convolution2D(None,16,3,pad=2) self.conv2 = L.Convolution2D(None,32,3,pad=2) self.l3 = L.Linear(None,256) self.l4 = L.Linear(None,3) def __call__(self,x): h = F.max_pooling_2d(F.relu(self.conv1(x)),ksize=5,stride=2,pad=2) h = F.max_pooling_2d(F.relu(self.conv2(x)),ksize=5,stride=2,pad=2) h = F.dropout(F.relu(self.l3(h))) y = self.l4(h) return y #img----------- IMG_TRA = 'train' dnames = glob.glob('{}/*'.format(IMG_TRA)) fnames = [glob.glob('{}/*.jpg'.format(d)) for d in dnames] fnames = list(chain.from_iterable(fnames)) labels = [os.path.basename(os.path.dirname(fn)) for fn in fnames] dname = [os.path.basename(d) for d in dnames] labels = [dname.index(l) for l in labels] d = LabeledImageDataset(list(zip(fnames,labels))) def transform(data): img,label = data img = resize(img,(500,500)) return img,label train = chainer.datasets.TransformDataset(d,transform) #train--------- epoch = 10 batch = 5 model = L.Classifier(MyChain()) optimizer = optimizers.Adam() optimizer.setup(model) train_iter = iterators.SerialIterator(train,batch) updater = training.StandardUpdater(train_iter,optimizer) trainer = training.Trainer(updater,(epoch,'epoch'),out='result') trainer.extend(extensions.dump_graph('main/loss')) trainer.extend(extensions.snapshot(),trigger=(epoch,'epoch')) trainer.extend(extensions.LogReport()) trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch','main/loss','main/accuracy'])) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss'],'epoch',file_name='loss.png')) trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy'],'epoch',file_name='accuracy.png')) trainer.run() serializer.save_npz("mymodel.npz",model)

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meg_

2020/09/07 11:59

> プログラムを実行するとクラッシュします。 ”クラッシュ”とはどういうことでしょうか?
aho_tarou

2020/09/07 12:01

文字通りgoogle colaboratory上で「クラッシュしました」としか出ません
meg_

2020/09/07 12:16

メモリ不足の可能性はありませんか?
aho_tarou

2020/09/07 23:27

画像のリサイズの大きさを小さくしたら通りました。 ありがとうございます

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