Дробный maxpool заставляет умереть во время выполнения на Google Colab - PullRequest
Новая
       20

Дробный maxpool заставляет умереть во время выполнения на Google Colab

0 голосов
/ 27 апреля 2018

Поэтому я пытаюсь использовать дробный максимальный пул в Keras с лямбда-обертками на CIFAR-10, но всякий раз, когда я пытаюсь обучить модель, среда выполнения умирает. Есть какие-нибудь подсказки о том, что происходит? Я использую Keras v2.0 с бэкэндом тензорного потока. 

def frac_max_pool(x):
  return tf.nn.fractional_max_pool(x,[1.0,1/sqrt(2),1/sqrt(2),1.0])[0] 

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32,(3,3),padding='same',input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32,(3,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Lambda(frac_max_pool))

model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64,(3,3),padding='same',input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64,(3,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Lambda(frac_max_pool))

model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=opt,metrics= 
['accuracy'])

model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=100,validation_data= 
(x_test,y_test))
...