github上にあるdeep_sort_yolov3が動かない

前提・実現したいこと

github上にあるzipファイルをダウンロードして、
ソースコードなど何も手を加えずに実行してみたところ、
エラーが出てしまいます。

エラーを調べた感じ、
bool配列が関係しているようですが、どこのソースコードを
変えたらいいのか分かりません。

github上にあるプログラムは動くことを前提として掲載していると思っていますが、
自分のPC環境に問題があるのでしょうか。

実現したいこととしては、
ダウンロードしたプログラムを動かしたいです。

参照github
https://github.com/Qidian213/deep_sort_yolov3

環境
os - windows10
CUDA - v10.0
cudnn - v7.4.2

Anaconda3
TensorFlow_gpu - 1.14.0

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "demo.py", line 172, in <module>
    main(YOLO())
  File "C:\Users\Desktop\deep-yolo\yolo.py", line 50, in __init__
    self.boxes, self.scores, self.classes = self.generate()
  File "C:\Users\Desktop\deep-yolo\yolo.py", line 72, in generate
    self.yolo_model = load_model(model_path, compile=False)
  File "C:\Users\anaconda3\envs\kami\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 419, in load_model
    model = _deserialize_model(f, custom_objects, compile)
  File "C:\Users\anaconda3\envs\kami\lib\site-packages\keras\engine\saving.py", line 251, in _deserialize_model
    if weight_names:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

該当のソースコード

github上の demo.py もしくは yolo.py

jbpb0

2021/10/12 22:35

> github上にあるプログラムは動くことを前提として掲載しているそんなことはありませんコードを書いた人の、書いた当時のコンピューティング環境で動いただけで、別の環境ではいろいろ変えないと動かないことは、よくあることです書かれた時期が古いと、書いた人でも現在ではそのままでは動かせない(当時と同じ環境を維持してない)という場合もあります上記は一般論で、この質問のコードが変更が要るかどうかは、分かりませんけど

jbpb0

2021/10/12 22:44 編集

> self.yolo_model = load_model(model_path, compile=False) モデルファイルを読み込むあたりでエラーになってるようですが、「demo.py」を実行する前に、githubの「Quick Start」の「1.」をやってますか？

caramel

2021/10/13 07:14

Quick Start の 1. やってます。 yolov3.weight(242,195KB)をダウンロードして python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 を打ってweightをkeras用に変換してます。

caramel

2021/10/13 08:09

すみません、yolo.h5を以前作っていたので、コピペで大丈夫と勝手に思っていて再度ちゃんと打ったら上記のエラーはなくなりました。ただ、NVIDIA RTX2060のgpuを使っていても、 gpuメモリが足りなくて実行結果は見えない状態です。もう少し頑張ってみます。

caramel

2021/10/13 09:55

NVIDIA RTX2080(メモリ8GB) , RTX3060(メモリ12GB) を試しても GPUメモリの使用率が100%になり、どう対処したらいいかわからない状態に陥りました。色々と調べて、demo.pyのimport os(5行目) の下に os.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]= "true" を追加しましたが、使用率は100%で変わりませんでした。何か対処法はありますでしょうか。

jbpb0

2021/10/13 10:28

> GPUメモリの使用率が100%になりは、この質問とは別内容なので、別の質問にしてください

caramel

2021/10/13 11:13

かしこまりました。