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Windows 10

Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

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。

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

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。

解決済

yolov3で学習済みモデルtrained_weights_final.h5が生成されない

kerocyan
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Windows 10は、マイクロソフト社がリリースしたOSです。Modern UIを標準画面にした8.1から、10では再びデスクトップ主体に戻され、UIも変更されています。PCやスマホ、タブレットなど様々なデバイスに幅広く対応していることが特徴です。

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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。

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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。

1回答

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投稿2021/06/20 19:18

前提・実現したいこと

https://rightcode.co.jp/blog/information-technology/learn-yolov3-image-windows10-object-detection
初めての機械学習で上記のサイトを参考に機械学習を行っているのですが、trained_weights_final.h5が生成されず、次のステップに進んことが出来ません。trained_weights_stage_1は生成されます。

発生している問題・エラーメッセージ

… Epoch 48/50 1/1 [==============================] - 57s 57s/step - loss: 187.0126 - val_loss: 207.7613 Epoch 49/50 1/1 [==============================] - 57s 57s/step - loss: 190.6528 - val_loss: 200.3807 Epoch 50/50 1/1 [==============================] - 58s 58s/step - loss: 203.5468 - val_loss: 193.8124 Unfreeze all of the layers. Train on 9 samples, val on 1 samples, with batch size 32. Epoch 51/100 2021-06-21 03:48:18.164585: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] shape_optimizer failed: Invalid argument: Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) 2021-06-21 03:48:18.499121: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] remapper failed: Invalid argument: Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) 2021-06-21 03:48:21.918977: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] shape_optimizer failed: Invalid argument: Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) 2021-06-21 03:48:22.234926: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] remapper failed: Invalid argument: Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) 2021-06-21 03:49:00.514779: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1502] OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:486 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[32,26,26,512] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu Traceback (most recent call last): File "train.py", line 190, in <module> _main() File "train.py", line 84, in _main callbacks=[logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping]) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1418, in fit_generator initial_epoch=initial_epoch) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py", line 217, in fit_generator class_weight=class_weight) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1217, in train_on_batch outputs = self.train_function(ins) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 2715, in __call__ return self._call(inputs) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 2675, in _call fetched = self._callable_fn(*array_vals) File "C:\Users\owner\anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1458, in __call__ run_metadata_ptr) tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,26,26,512] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 by allocator cpu [[{{node conv2d_33/convolution}}]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.

該当のソースコード

試したこと

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ImageSetsでのMainではtest,train,valを6:2:10で分けております。

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jbpb0

2021/06/20 22:46 編集

> ImageSetsでのMainではtest,train,valを6:2:10で分けて とは、サンプル数は具体的にそれぞれいくつでしょうか? trainとvalは、下記ですか? > Train on 9 samples, val on 1 samples, with batch size 32.
kerocyan

2021/06/21 00:37

返答ありがとうございます。 train,valをは6つ、2つ、10つで分けています。 サイトをなぞって2種類の画像9枚づつ、計18枚を用意して行っております
kerocyan

2021/06/21 03:39

無事解決できました!ありがとうございます。 ちなみにtest,train,valの順で6つ、10つ、2つでした。脱字申し訳ございません。
kerocyan

2021/06/21 04:11

はい、そちらを参考にさせていただきました。

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