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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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[python]kerasでの画像認識が終了しない

sayaka1202
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投稿2017/09/06 21:59

編集2017/09/10 13:34

###問題点

kerasによる画像認識を拝見し,実際にソース,使用した画像をそのまま流用して実行しました.
しかし,1エポックが終了する時になっても次のエポックに移行ない問題が発生しました.
CPUなどを見ても動作してるようには思えるのですが一向に移行しません.
考えられる問題などは何がありますか?

###該当のソースコード

Python

from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D, GlobalAveragePooling2D, AveragePooling2D from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.callbacks import ModelCheckpoint, CSVLogger, LearningRateScheduler, ReduceLROnPlateau from keras.optimizers import SGD from keras.regularizers import l2 import matplotlib.image as mpimg from scipy.misc import imresize import numpy as np import keras.backend as K import math K.clear_session() img_size=299 #訓練データ拡張 train_datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, rotation_range=10, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, vertical_flip=False, zoom_range=[.8, 1], channel_shift_range=30, fill_mode='reflect') test_datagen = ImageDataGenerator() #画像の読み込み def load_images(root,nb_img): all_imgs = [] all_classes = [] for i in range(nb_img): img_name = "%s/dog.%d.jpg" % (root, i + 1) img_arr = mpimg.imread(img_name) resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) all_imgs.append(resize_img_ar) all_classes.append(0) for i in range(nb_img): img_name = "%s/cat.%d.jpg" % (root, i + 1) img_arr = mpimg.imread(img_name) resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) all_imgs.append(resize_img_ar) all_classes.append(1) return np.array(all_imgs), np.array(all_classes) X_train, y_train = load_images('./train', 1000) X_test, y_test = load_images('./train', 400) train_generator = train_datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=64, seed = 13) test_generator = test_datagen.flow(X_test, y_test, batch_size=64, seed = 13) #Inception v3モデルの読み込み。最終層は読み込まない base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) #最終層の設定 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = Dense(1, kernel_initializer="glorot_uniform", activation="sigmoid", kernel_regularizer=l2(.0005))(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) #base_modelはweightsを更新しない for layer in base_model.layers: layer.trainable = False opt = SGD(lr=.01, momentum=.9) model.compile(optimizer=opt, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', verbose=1, save_best_only=True) csv_logger = CSVLogger('model.log') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.001) history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=2000, epochs=10, validation_data=test_generator, validation_steps=800, verbose=1, callbacks=[reduce_lr, csv_logger, checkpointer])

###追記
1エポックが終了する時と判断したのは,次のように出力された状態で止まるためです(適当にstep減らしてます).
ここから一向に処理が進まないにも関わらず(1エポック終了時に作成するhdf5ファイルなども作成されない),CPUなどはしっかり動いています.

Epoch 1/2 1/5 [=====>........................] - ETA: 264s - loss: 0.7831 - acc: 0.6094 2/5 [===========>..................] - ETA: 154s - loss: 0.7622 - acc: 0.5859 3/5 [=================>............] - ETA: 85s - loss: 0.7396 - acc: 0.5729 4/5 [=======================>......] - ETA: 38s - loss: 0.7270 - acc: 0.5703

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