質問編集履歴
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調査して分かったことがあったため、タイトル、及び一部説明を修正しています。
title
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@@ -1,1 +1,1 @@
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KerasとTensorflowのバージョンを変更するとエラーが発生する
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@@ -20,9 +20,7 @@
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from keras.optimizers import Adam
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import matplotlib.pyplot as plt
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import sys
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import numpy as np
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# GANで使う処理をまとめたデータクラス
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@@ -37,7 +35,6 @@
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# 潜在変数の次元数
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self.z_dim = 100
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optimizer = Adam(0.0002, 0.5)
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# discriminatorモデル
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@@ -67,7 +64,6 @@
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# Discriminatorへの入力になるため、Discriminatorの入力に次元数を合わせる
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model.add(Dense(np.prod(self.img_shape), activation='tanh'))
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model.add(Reshape(self.img_shape))
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model.summary()
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return model
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@@ -108,7 +104,6 @@
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print('Number of batches:', num_batches)
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for epoch in range(epochs):
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for iteration in range(num_batches):
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# ---------------------
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@@ -119,7 +114,6 @@
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noise = np.random.normal(0, 1, (half_batch, self.z_dim))
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gen_imgs = self.generator.predict(noise)
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# pickup images (half-batch size) from dataset
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# 学習用データから、0～60000の乱数を、half_batch数分取得
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idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], half_batch)
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@@ -135,7 +129,6 @@
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# average each loss
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d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
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-
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# ---------------------
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# Generator learning
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# ---------------------
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@@ -151,7 +144,7 @@
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# progress
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print ("epoch:%d, iter:%d, [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, iteration, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))
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# save images
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if epoch % save_interval == 0:
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self.save_imgs(epoch)
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@@ -190,5 +183,11 @@
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FailedPreconditionError: Error while reading resource variable _AnonymousVar37 from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/_AnonymousVar37/N10tensorflow3VarE does not exist.
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[[node mul_21/ReadVariableOp (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:3009) ]] [Op:__inference_keras_scratch_graph_1851]
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上記コードは、Kerasのバージョンが2.1.3、Tensorflowがtensorflow-gpu 1.14.0のときはエラーなく動いていたのですが、
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バージョン変更するとエラーが発生して途中で止まってしまいます。※1
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エラーの原因、改善方法等分かる方がおられましたら宜しくお願い致します。
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エラーの原因、改善方法等分かる方がおられましたら宜しくお願い致します。
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※前回質問時からの変更点。
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・調査して分かったことがあったため、タイトルを「Google Colaboratory上でGANを実行するとFailedPreconditionErrorが発生する」から
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「KerasとTensorflowのバージョンを変更するとエラーが発生する」に変更しました。
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・KerasとTensorflowのバージョンによってエラー発生有無が変わることが分かったため、※1部分の説明を修正しました。
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