質問編集履歴
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修正
test
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test
CHANGED
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@@ -23,100 +23,7 @@
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Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 in order to run _EagerConst: Dst tensor is not initialized.
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### 該当のソースコード
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```python
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import tensorflow as tf
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from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Activation, BatchNormalization, Dropout, Flatten, Dense
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from tensorflow.keras import Model, layers
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from keras.layers import Input
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from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Conv2DTranspose, concatenate, BatchNormalization, UpSampling2D
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import matplotlib.pyplot as plt
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import glob
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import os
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from PIL import Image,ImageOps
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from keras.preprocessing import image
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import numpy as np
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import gc
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import re
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import pathlib
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#データセットの読み込み
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Combined_dir = "C:\\Users\\...\\source\\repos\\U-Net\\Combine_image"
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Mask_dir = "C:\\Users\\...\\source\\repos\\U-Net\\Combine_GT"
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def atoi(text):#名前順にソート
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return int(text) if text.isdigit() else text
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def natural_keys(text):
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return [ atoi(c) for c in re.split(r'(\d+)', text) ]
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images=[]
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files = sorted(glob.glob(os.path.join(Combined_dir, '*.png')),key=natural_keys)
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for file in files:
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img = Image.open(file).convert('RGB')
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img = np.asarray(img)
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images.append(img)
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Combine = np.asarray(images)
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images=[]
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files = sorted(glob.glob(os.path.join(Mask_dir, '*.png')),key=natural_keys)
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for file in files:
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img = Image.open(file).convert('L')
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img = np.asarray(img)
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-
images.append(img)
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Mask = np.asarray(images)
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#テストと訓練に分割
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#Combine = Combine[..., tf.newaxis]
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Mask = Mask[..., tf.newaxis]#tf.newaxisは説明変数(次元を追加するもの)
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train_Combine0 = Combine[0:16000]#訓練データ(0:16000)
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train_Mask0 = Mask[0:16000]
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test_Combine = Combine[16000:18900]#訓練データ(16000):合計(18900)
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test_Mask = Mask[16000:18900]
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train_ds0 = np.asarray(train_Combine0)#配列を生成
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train_gt0 = np.asarray(train_Mask0)
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test_ds = np.asarray(test_Combine)
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test_gt = np.asarray(test_Mask)
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train_ds0 = train_ds0.astype('float32')/255.0#計算の都合上、入力を 0〜1の範囲の数値にした方が良い→データ型をfloatに変換したのち、255で割る
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train_gt0 = train_gt0.astype('float32')/255.0
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test_ds = test_ds.astype('float32')/255.0
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test_gt = test_gt.astype('float32')/255.0
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#パラメータ(エポックとバッチ)
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epochs =70#epochsはデータを何周するか
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epoch_num=list(range(1,epochs+1))
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train_loss_num=[]
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test_loss_num=[]
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train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_ds0,train_gt0)).batch(60)#tf.data.Dataset.from_tensor_slices().batch()を用いてバッチ化(一定量のデータを集め、一括処理する)
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test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_ds,test_gt)).batch(30)
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print(train_ds)
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print(test_ds)
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#U-Netの実装
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def unet(size=(128,128,3)):#画像サイズ
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x=Input(size)
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inputs=x
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#エンコーダ
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conv1=Conv2D(64, (3, 3) , activation = 'relu', padding = 'same')(x)#3*3convolution(畳み込み)、フィルタ(カーネル)64、padding(サイズ保持)
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conv1=Conv2D(64, (3, 3) , activation = 'relu', padding = 'same')(conv1)#二回反復
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down1=MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None)(conv1)#サイズ2*2の最大プーリング層(入力画像内の2*2の領域で最大の数値を出力)
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conv2=Conv2D(128, (3, 3) , activation = 'relu', padding = 'same')(down1)#(活性化関数)ReLU関数は入力値が負であれば0、正であれば1
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conv2=Conv2D(128, (3, 3) , activation = 'relu', padding = 'same')(conv2)
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down2=MaxPooling2D((2, 2), strides=2)(conv2)#2*2 max pooling と stride(各次元方向に１つ隣の要素に移動するために必要なバイト数)2
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#以下省略
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### 試したこと
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情報の追加
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -9,6 +9,9 @@
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画像18900枚を使って、Unetのモデルを作っています。
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エポック数やバッチサイズの変更で解決できるのでしょうか。
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GPUなどの知識が乏しいため、どのように対処すれば良いのか全く分かりません。
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専用GPUには余裕がありそうなのにエラーのままです
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+
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### 実現したいこと
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タイトルの変更
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@@ -1 +1 @@
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GPU
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GPUのエラー??を解決したい
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CHANGED
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File without changes
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