質問編集履歴
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model実行部分を追加しました
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@@ -70,6 +70,47 @@
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model.compile(optimizer=adam, loss='binary_crossentropy')
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return model
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+
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+
import cv2
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+
import glob
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+
import os
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+
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+
#from keras.callbacks import TensorBoard
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+
from tensorflow.python.keras.callbacks import TensorBoard
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+
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+
#from models import AutoEncoder
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+
#from utils import ImageLoader
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+
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+
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+
#DATA_DIR = os.path.join('data')
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+
#DATA_DIR = os.path.join('screw')
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+
DATA_DIR = '/content/drive/MyDrive/DeepLearningHandson/chapter4/screw'
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+
TRAIN_DATA_DIR = os.path.join(DATA_DIR, 'train')
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+
VALID_DATA_DIR = os.path.join(DATA_DIR, 'valid')
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+
LOGS_DIR = os.path.join('logs')
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+
MODEL_FILEPATH = os.path.join('results', 'autoencoder_experiment_01.h5')
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+
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+
model = AutoEncoder(gpu_num=8)
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+
#model = AutoEncoder(gpu_num=8)
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+
image_size = model.input.shape[1:3]
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+
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+
model.summary()
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+
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+
train_images = ImageLoader(TRAIN_DATA_DIR, tuple(image_size)).load()
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100
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+
valid_images = ImageLoader(VALID_DATA_DIR, tuple(image_size)).load()
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+
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+
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=LOGS_DIR)
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+
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+
model.fit(
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+
train_images,
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+
train_images,
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+
validation_data=(valid_images, valid_images),
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+
batch_size=125,
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+
epochs=100,
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+
callbacks=[tensorboard_callback]
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+
)
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+
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+
model.save(MODEL_FILEPATH)
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```
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### 試したこと
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kerasの前にtensorflowをつけたりpythonをつけたりネット上の文献で見当たるものは試してみましたがうまくいきませんでした。
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tf.distribute.MirroredStrategyを利用する場合の変更点
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@@ -1,10 +1,11 @@
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### 前提
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Google Colab上でKerasのmulti_gpu_modelをimportしたいのですがうまくいきません。
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+
追記: multi_gpu_modelが既に廃止になっていたため、tf.distribute.MirroredStrategyを利用してコードを書き換えたいです。
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### 実現したいこと
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ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。
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- [ ] multi_gpu_modelをgoogle Colab上でimport可能にする
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-
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+
- [ ] multi_gpu_modelからtf.distribute.MirroredStrategyに変更した場合にコードをどのように書き換えるか
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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```
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@@ -35,6 +36,41 @@
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#from tensorflow.python.keras.utils.multi_gpu_utils import multi_gpu_model
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```
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+
```python
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+
def AutoEncoder(gpu_num=1):
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+
input_layer = Input(shape=(128, 128, 3))
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+
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+
conv11 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_layer)
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+
conv12 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv11)
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+
pool1 = MaxPooling2D()(conv12)
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+
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47
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+
conv21 = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
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+
conv22 = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv21)
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+
encoded = MaxPooling2D()(conv22)
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+
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+
conv31 = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
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+
conv32 = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv31)
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53
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+
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54
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+
up1 = UpSampling2D()(conv32)
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+
conv41 = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up1)
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+
conv42 = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv41)
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+
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+
up2 = UpSampling2D()(conv42)
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+
conv51 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up2)
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+
conv52 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(conv51)
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+
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+
decoded = Conv2D(3, (1, 1), activation='sigmoid', padding='same')(conv52)
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+
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+
model = Model(inputs=input_layer, outputs=decoded)
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+
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+
if gpu_num >= 2:
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+
model = multi_gpu_model(model, gpus=gpu_num)
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+
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+
adam = Adam(lr=0.0001)
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+
model.compile(optimizer=adam, loss='binary_crossentropy')
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+
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+
return model
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+
```
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### 試したこと
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kerasの前にtensorflowをつけたりpythonをつけたりネット上の文献で見当たるものは試してみましたがうまくいきませんでした。
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もしかしたら自分が見逃しているパターンもあるかもしれないので解答ほどよろしくお願いします。
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