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6kejun_zaha6

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Tensorflowのデモの
MNISTの手書き文字の認識精度を99%以上にするために
深層学習を行うようなプログラムを組みますが、
途中で全く動かなくなります。

SWAPメモリーが関係しているようで、
途中から一気にスピードが落ちて、
そこから動かない状態のままです。

そこで、SWAPメモリーを0に設定して試すと、
メモリーを半分も使っていないのに、
Karnel Died
と出て、動作を行えなくなってしまっています。

構成は、
Xeon E3110 3.00GHz
メモリ 8GB(DDR2-667 2GBx4)
OS Ubuntu 15.04
Python 3.5.2
です。

import tensorflow as tf
import datetime
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/" , one_hot=True)

# セッションを開始
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # 画像データの入力用
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 正解ラベルの入力用

# 多層畳み込みニューラルネットワークの構築 
# 重みを初期化
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)
# バイアスを初期化
def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)
# 畳込みを行う関数
def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# 最大プーリングを行う関数
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                          strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

start = datetime.datetime.now()

# 各レイヤーを定義 
# 畳み込み層1 (5x5パッチで8の特徴を計算)
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
# プーリング層2
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

# 畳み込み層2 (5x5パッチで16の特徴を計算)
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
# プーリング層2
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# 全結合層
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

# ドロップアウト(過剰適合)を排除する
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# 読み出しレイヤー
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

end2 = start

# モデルの学習と評価 
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
summary = tf.train.SummaryWriter('./log' , sess.graph)

for i in range(50):
    batch = mnist.train.next_batch(20)
    if i % 10 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
            x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
        print("step {0}, training accuracy {1}".format(i, train_accuracy))

        end=datetime.datetime.now()
        print(end-end2)
        end2 = end

    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})


# 結果表示
r = accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print(r)
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  • MasashiKimura

    2017/02/17 04:36

    提示されているコードは私の手元では正しく動きます。エラーメッセージの全文を記載していただけますか?また、GPUは積んでいらっしゃいますか?

    キャンセル

  • 6kejun_zaha6

    2017/03/12 20:02

    回答ありがとうございます。 返答が遅れて大変すいません。 GPUは GT730 2GBです(申し訳程度ではありますが) でも、CPU版ですので、GPUは関係ないのではないでしょうか?

    キャンセル

  • 退会済みユーザー

    2018/04/28 09:58

    複数のユーザーから「意図的に内容が抹消された質問」という意見がありました
    解決後に編集機能を用いて質問内容を改変し関係のない内容にしたり、内容を削除する行為は禁止しています。
    投稿していただいた質問は、後に他の誰かが困ったときに助けになる情報資産になると考えるからです。
    「質問を編集する」ボタンから編集を行い、他のユーザにも質問内容が見えるように修正してください。

  • te2ji

    2018/04/28 09:58

    タイトルを戻してください。自己解決なら回答を記述してください。

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