Q&A
Graph execution errorは上記エラー文だけでは解決が困難です．エラー全文掲載可能でしょうか．
実現したいこと
Google ColabでKerasを試した際にエラー（InvalidArgumentError: Graph execution error）が出てしまい改善しません。https://teratail.com/questions/4xse8bqij3aiatを確認しましたが，解決済なものが削除されたとのこと…
なお，Google Drive内の全csvファイルに3列ほどデータを追加する前は，問題なく実行可能でした。
解決策をご存知な方は，ご教示いただけますと幸いです。
発生している問題・エラーメッセージ
InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-bb8e73d2cf55> in <module> 119 ) 120 # 学習モデルにデータを与えて学習させる --> 121 model.fit( 122 train_gen, 123 epochs = epochs, 1 frames /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/eager/execute.py in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 50 try: 51 ctx.ensure_initialized() ---> 52 tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, 53 inputs, attrs, num_outputs) 54 except core._NotOkStatusException as e: InvalidArgumentError: Graph execution error: 2 root error(s) found. (0) INVALID_ARGUMENT: ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64'). Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 271, in __call__ ret = func(*args) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/autograph/impl/api.py", line 642, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 1039, in generator_py_func values = next(generator_state.get_iterator(iterator_id)) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/keras/engine/data_adapter.py", line 901, in wrapped_generator for data in generator_fn(): File "<ipython-input-2-bb8e73d2cf55>", line 36, in generator data = StandardScaler().fit_transform(data.reshape(-1, 1)).reshape(data.shape) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/base.py", line 852, in fit_transform return self.fit(X, **fit_params).transform(X) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/preprocessing/_data.py", line 806, in fit return self.partial_fit(X, y, sample_weight) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/preprocessing/_data.py", line 841, in partial_fit X = self._validate_data( File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/base.py", line 566, in _validate_data X = check_array(X, **check_params) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 800, in check_array _assert_all_finite(array, allow_nan=force_all_finite == "allow-nan") File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 114, in _assert_all_finite raise ValueError( ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64'). [[{{node PyFunc}}]] [[IteratorGetNext]] [[IteratorGetNext/_8]] (1) INVALID_ARGUMENT: ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64'). Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 271, in __call__ ret = func(*args) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/autograph/impl/api.py", line 642, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 1039, in generator_py_func values = next(generator_state.get_iterator(iterator_id)) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/keras/engine/data_adapter.py", line 901, in wrapped_generator for data in generator_fn(): File "<ipython-input-2-bb8e73d2cf55>", line 36, in generator data = StandardScaler().fit_transform(data.reshape(-1, 1)).reshape(data.shape) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/base.py", line 852, in fit_transform return self.fit(X, **fit_params).transform(X) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/preprocessing/_data.py", line 806, in fit return self.partial_fit(X, y, sample_weight) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/preprocessing/_data.py", line 841, in partial_fit X = self._validate_data( File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/base.py", line 566, in _validate_data X = check_array(X, **check_params) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 800, in check_array _assert_all_finite(array, allow_nan=force_all_finite == "allow-nan") File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 114, in _assert_all_finite raise ValueError( ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64'). [[{{node PyFunc}}]] [[IteratorGetNext]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored. [Op:__inference_train_function_7490]
なるほど，左右対称性とやらの導出過程でinfinityを叩き出したものと考えられます．コメントに書いていただいたエラー文
ValueError: Input contains infinity or a value too large for dtype('float64').
が大事なのでエラー全文質問の方に転記願います．コメント欄の方からは削除して結構です．
同様に，左右対称性の変数を追加した処理も追記願います．
エラー全文を質問の方に転記いたしました（コメントは削除依頼済）。
処理は下記の通りになります（これを股関節・膝関節・足関節で出力）。
LRdiff_knee_angle = abs((abs(df["KNEE_l"])/abs(df["KNEE_r"])) - (abs(df["KNEE_r"])/abs(df["KNEE_l"])))
なお，KNEE_lなどは角度の変数が入っており，左右対称性の変数をコメントアウトして，csvファイルを元に戻したら，実行できました（左右対称性の変数は追加できず…）。
なるほど，やはり除算が入ってましたかdf["KNEE_r"]やdf["KNEE_l"]が0近い値だと，これが分母に来たときにinfinityを得てしまい質問のエラーになりますね
左右対称性とやらをグラフ描画して可視化することで対処法を考えるしかないですね
エラーに関する詳細をご教示いただきありがとうございます。
可視化すると0に近い値に寄っていたため，下記のように全体を絶対値で括らないようにしてもエラーが生じてしまう結果となりました。
（abs(df["ANKLE_l"])/abs(df["ANKLE_r"])) - (abs(df["ANKLE_r"])/abs(df["ANKLE_l"]))
はい，absで括ろうが問題はゼロ除算なので効果無いですね．
ANKLEすなわち足首の角度がゼロになること無いと思いますがどういう計算してるのでしょう，導出あたりを洗う必要があります．
元データはxyzの3次元直交座標系だったので，これを3次元極座標系にすると角度は2つ出てくるはずですが見た感じANKLE_rやANKLE_lしか無いので疑問に思う点が多いです
ps_aux_grep様，別の左右非対称性を示す指標を用いることによって解決しました！これも0に近い値に問題があるのではというご助言をしていただいたおかげです（角度に関しては再検討します…）。
いつも親身になってご指導いただき本当にありがとうございます。
では，その旨を解答欄に記述して自己解決でクローズしてください
承知しました！本当にいつもありがとうございます。
回答2件
0
追加されたデータをチェックし、それが Keras モデルの予想される入力形式と一致していることを確認することをお勧めします。Buckshot Roulette
投稿2024/01/24 02:24
総合スコア4
0
自己解決
変数を追加する際に0に近い値が多くなりすぎないように工夫をする。
投稿2023/03/01 14:31
総合スコア26
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