
前提
家庭用PC(ノートパソコン)と大学PC(デスクトップ)での実行環境が違うため、jupyter lab上で同じプログラムを実行しても家庭用PCの方ではエラーが出ないのですが、大学PCの方ではエラーが出てしまうという問題が生じています。
なお、大学PCはGPUサーバを使って実行しています。
実現したいこと
- 家庭用PCと同じように、大学PCでもプログラムを正常に実行できるようにする。
発生している問題・エラーメッセージ
問題の、大学PCでプログラムを実行した際に吐かれたエラーです。
--------------------------------------------------------------------------- InternalError Traceback (most recent call last) <ipython-input-28-bf3054b856d5> in <module> 17 steps_per_epoch = 100, ---> 18 validation_data=([te_pairs[:, 0], te_pairs[:, 1]], te_y)) 19 /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs) 1637 initial_epoch=initial_epoch, 1638 steps_per_epoch=steps_per_epoch, -> 1639 validation_steps=validation_steps) 1640 1641 def evaluate(self, /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_arrays.py in fit_loop(model, inputs, targets, sample_weights, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_inputs, val_targets, val_sample_weights, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps) 152 callbacks.on_batch_begin(step_index, batch_logs) 153 try: --> 154 outs = f(ins) 155 except errors.OutOfRangeError: 156 logging.warning('Your dataset iterator ran out of data; ' /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/keras/backend.py in __call__(self, inputs) 2984 2985 fetched = self._callable_fn(*array_vals, -> 2986 run_metadata=self.run_metadata) 2987 self._call_fetch_callbacks(fetched[-len(self._fetches):]) 2988 return fetched[:len(self.outputs)] /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py in __call__(self, *args, **kwargs) 1437 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable( 1438 self._session._session, self._handle, args, status, -> 1439 run_metadata_ptr) 1440 if run_metadata: 1441 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg) 526 None, None, 527 compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)), --> 528 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) 529 # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive 530 # as there is a reference to status from this from the traceback due to InternalError: Dst tensor is not initialized. [[{{node _arg_input_2_0_1/_147}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_910__arg_input_2_0_1", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]] [[{{node loss_2/add_2/_169}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_926_loss_2/add_2", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
ちなみにGPU:1の方を使用して、このようなエラーが発生しました。
GPUサーバのメモリ不足だと思うのですが、7952MiBのGPUサーバを使用しているので,このようにメモリ不足になることは考えにくいです…(ましてやこれよりもスペックの低い家庭用PCでは実行できたので)
他にも、家庭用PCと大学PCのライブラリのバージョンが違うことが挙げられますが具体的に何をどのようにすればよいのか分かりません、何か解決方法やご指摘等ございましたら教えていただきたいです。
該当のソースコード
python
1tr_y = tf.cast(tr_y, dtype='float32') 2te_y = tf.cast(te_y, dtype='float32') 3 4rms = RMSprop() 5model.compile(loss=contrastive_loss, optimizer=rms, metrics=[accuracy]) 6 7H = model.fit([tr_pairs[:, 0], tr_pairs[:, 1]], tr_y, 8 epochs=20, 9 verbose=1, 10 steps_per_epoch = 100, 11 validation_data=([te_pairs[:, 0], te_pairs[:, 1]], te_y))
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
家庭用PC
OS : Windows10(64bit)
CPU : Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz 1.80 GHz
RAM : 8GB
グラフィックボード : Intel(R) UHD Graphics 620
Python : 3.9.12
TensorFlow-gpu : 2.6.0
Keras : 2.6.0
こちらはGPU環境はないですが、TensorFlow-gpuは入れてあるといった状態です。
GPUサーバPC
OS : Ubuntu 16.04.5 LTS
CPU : Intel(R) Xeon(R) W-2123 CPU @ 3.60GHz
RAM : 32GiB
グラフィックボード : GeForce RTX 2080 x2
Python : 3.5.2
TensorFlow : 1.13.0-rc0
CUDA : 10.0.130
cuDNN : 7.4.2
Keras : 2.3.1



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