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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

総合スコア18

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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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

1from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 2from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input 3from keras.models import Sequential, Model 4from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten 5from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D, GlobalAveragePooling2D, AveragePooling2D 6from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 7from keras.callbacks import ModelCheckpoint, CSVLogger, LearningRateScheduler, ReduceLROnPlateau 8from keras.optimizers import SGD 9from keras.regularizers import l2 10import matplotlib.image as mpimg 11from scipy.misc import imresize 12import numpy as np 13import keras.backend as K 14import math 15 16K.clear_session() 17img_size=299 18#訓練データ拡張 19train_datagen = ImageDataGenerator( 20 featurewise_center=False, 21 samplewise_center=False, 22 featurewise_std_normalization=False, 23 samplewise_std_normalization=False, 24 rotation_range=10, 25 width_shift_range=0.2, 26 height_shift_range=0.2, 27 horizontal_flip=True, 28 vertical_flip=False, 29 zoom_range=[.8, 1], 30 channel_shift_range=30, 31 fill_mode='reflect') 32 33test_datagen = ImageDataGenerator() 34 35#画像の読み込み 36def load_images(root,nb_img): 37 all_imgs = [] 38 all_classes = [] 39 40 for i in range(nb_img): 41 img_name = "%s/dog.%d.jpg" % (root, i + 1) 42 img_arr = mpimg.imread(img_name) 43 resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) 44 all_imgs.append(resize_img_ar) 45 all_classes.append(0) 46 for i in range(nb_img): 47 img_name = "%s/cat.%d.jpg" % (root, i + 1) 48 img_arr = mpimg.imread(img_name) 49 resize_img_ar = imresize(img_arr, (img_size, img_size)) 50 all_imgs.append(resize_img_ar) 51 all_classes.append(1) 52 return np.array(all_imgs), np.array(all_classes) 53 54X_train, y_train = load_images('./train', 1000) 55X_test, y_test = load_images('./train', 400) 56train_generator = train_datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=64, seed = 13) 57test_generator = test_datagen.flow(X_test, y_test, batch_size=64, seed = 13) 58 59#Inception v3モデルの読み込み。最終層は読み込まない 60base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) 61#最終層の設定 62x = base_model.output 63x = GlobalAveragePooling2D()(x) 64predictions = Dense(1, kernel_initializer="glorot_uniform", activation="sigmoid", kernel_regularizer=l2(.0005))(x) 65 66model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) 67 68#base_modelはweightsを更新しない 69for layer in base_model.layers: 70 layer.trainable = False 71 72opt = SGD(lr=.01, momentum=.9) 73model.compile(optimizer=opt, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 74 75checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', verbose=1, save_best_only=True) 76csv_logger = CSVLogger('model.log') 77 78reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, 79 patience=5, min_lr=0.001) 80 81history = model.fit_generator(train_generator, 82 steps_per_epoch=2000, 83 epochs=10, 84 validation_data=test_generator, 85 validation_steps=800, 86 verbose=1, 87 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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回答2

0

自己解決

epochs = 3
batch_size = 64
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 800
とし,fit_generator部分を

Python

1history = model.fit_generator(train_generator, 2 steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, 3 epochs=epochs, 4 validation_data=test_generator, 5 validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, 6 verbose=1, 7 callbacks=[reduce_lr, csv_logger, checkpointer])

以上のように変更することで動くようになりました.

投稿2017/09/15 14:54

sayaka1202

総合スコア18

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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.

これはログのプログレスバー上でのことでしょうか?
もしログのプログレスバーのことでしたら単純に切り替わるまでに時間がかかっているだけかもしれません。

https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples
Exampleでの挙動はどのようになりますか?

投稿2017/09/10 13:18

hiko1129

総合スコア79

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sayaka1202

2017/09/10 13:41

切り替わる時間がそこまで長いものなんでしょうか?3時間ほど放置してみたりはしたんですが・・・ Exampleのcifar10_cnn.pyを実行してみましたがこちらですと正常に次のエポックに移行しました.
hiko1129

2017/09/10 13:53

かなり長いですね。 一応実行環境について教えていただけますか?
sayaka1202

2017/09/10 14:57

Windows7でAnaconda使ってます Python 3.5.4 keras 2.0.6 Tensorflow 1.3.0
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