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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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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1回答

6182閲覧

Dead Kernelの問題を解決したい。

ykykykk69

総合スコア2

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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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投稿2021/06/15 07:26

編集2021/06/15 08:24

前提・実現したいこと

深層学習を用いて、犬猫分類を作成したいと考えています。
画像の準備はすべて完了しました。
最後に学習させようとしたときにDead Kernelが出てしまい、進まなくなってしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

Dead Kernelが解決しない ![イメージ説明](d21900733bdbc89ff2377e0143600679.png)

該当のソースコード

import tensorflow as tf import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator --------------------------------------------------------------------------- img_w, img_h=150,150 batch_size=32 train_datagen=ImageDataGenerator( rescale=1.0/255, rotation_range=15, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) ------------------------------------------------------------------ test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255) train_generator=train_datagen.flow_from_directory( './data/train', target_size=(img_w,img_h), batch_size=batch_size, class_mode='binary' ) ------------------------------------------------------------------------ validation_generator=test_datagen.flow_from_directory( './data/validation', target_size=(img_w,img_h), batch_size=batch_size, class_mode='binary' ) ------------------------------------------------------------- print(train_generator.class_indices) print(validation_generator.class_indices) ------------------------------------------------------------------ from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Dropout,Flatten,Dense from keras import optimizers -------------------------------------------------------------------------- model=Sequential() model.add( Conv2D( filters=32, kernel_size=(3,3), input_shape=(150,150,3), padding='same', activation='relu' ) ) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)) ) model.add(Dropout(0.25)) model.add( Conv2D( filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu' ) ) model.add( MaxPooling2D(pool_size=(2,2)) ) model.add(Dropout(0.25)) model.add( Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu' ) ) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add( Dense(64, activation='relu' ) ) model.add(Dropout(0.5)) model.add( Dense( 1,activation='sigmoid' ) ) model.compile( loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'], optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4,momentum=0.9), ) model.summary() ---------------------------------------------------------------------- epochs=60 batch_size=batch_size history=model.fit( train_generator, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=validation_generator, )

試したこと

メモリー不足の問題を検討しましたが違いました。
numpyのupgrateを行いましたが、うまくいきませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

実行環境 jupyter
python 3.6
tensorflow-gpu 2.4.0
pillow 7.2.0
numpy 1.17.0
matplotlib 3.2.2
keras 2.4.3
opencv-python 4.5.2
cuDNN 8.0
CUDA 11.0

プロセッサ(CPU) 2.60 GHz
実装RAM(メモリー) 32.0 GB
エディション Windows 10 Home
バージョン 2004

エラー情報
Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126 Please make sure cudnn_ops_infer64_8.dll is in your library path! [I 16:42:05.254 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (1/5), keep random ports kernel 57670496-9ba7-4e02-b358-801ddddd2ea4 restarted

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jbpb0

2021/06/15 07:34

> Dead Kernelが出てしまい エラーメッセージは、他に何か書かれてませんでしょうか? もし「Traceback...」と書かれてたら、そこから後を全部書いてください (ユーザー名等の個人情報は伏せ字にしてください)
ykykykk69

2021/06/15 07:44

Kernel Restartingというメッセージが表示されました。 その下には下記のようなメッセージが書かれています。 The kernel appears to have died. It will restart automatically.
jbpb0

2021/06/15 07:47

Pythonの実行環境は、何ですか? jupyterですか?
ykykykk69

2021/06/15 07:48

jupyterで実行しています。
jbpb0

2021/06/15 07:54

jupyterを起動したときに、一緒にターミナル(Windowsならコマンドプロンプト)が起動していると思うのですが、そちらに何か表示されてませんか?
ykykykk69

2021/06/15 08:01

該当の部分を読み解く力がないのですが、下記でしょうか? Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126 Please make sure cudnn_ops_infer64_8.dll is in your library path! [I 16:42:05.254 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (1/5), keep random ports kernel 57670496-9ba7-4e02-b358-801ddddd2ea4 restarted
jbpb0

2021/06/15 08:09

tensorflow-gpu 2.4.0 って、どうやって入れました? conda install... ですか?
ykykykk69

2021/06/15 08:11

pip install で行いました。
jbpb0

2021/06/15 08:19

OSは何でしょうか?
ykykykk69

2021/06/15 08:24

下記になります。 プロセッサ(CPU) 2.60 GHz 実装RAM(メモリー) 32.0 GB エディション Windows 10 Home バージョン 2004
jbpb0

2021/06/15 08:41 編集

> Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. https://developer.nvidia.com/cudnn から辿って「cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zip」を落として解凍して中調べたら、「cudnn_ops_infer64_8.dll」は「bin」ディレクトリにありましたけど、何で見つからないのでしょうね? cuDNNは、どのように入れました? 参考 https://www.kkaneko.jp/tools/win/cuda110.html#S3
ykykykk69

2021/06/15 08:51

cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zipをNVIDIAに入れたら、解決しました。 ありがとうございます。
guest

回答1

0

ベストアンサー

Could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll.

NVIDIA cuDNN
から辿って「cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zip」を落として解凍して中調べたら、「cudnn_ops_infer64_8.dll」は「bin」ディレクトリにありました

参考
NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0,NVIDIA cuDNN 8.0.5 のインストール(Windows 上)
の「NVIDIA cuDNN 8.0.5 のインストール」

投稿2021/06/15 09:28

jbpb0

総合スコア7653

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