Сценарий Python, работающий на Spyder, но не открывающий файл .py - PullRequest
Новая
       8

Сценарий Python, работающий на Spyder, но не открывающий файл .py

0 голосов
/ 07 мая 2018

Я пытаюсь использовать Keras в Python для создания сети, которая идентифицирует рукописные цифры из библиотеки MNIST для проекта класса.

Итак, в прошлом семестре в классе программирования мы использовали IDLE, но у меня были проблемы с установкой Tensorflow на стандартном python, поэтому я скачал Anaconda и скачал Keras и tensorflow-gpu с помощью команды conda,

В Spyder все работает нормально, но когда я открываю файл .py, я получаю кучу ошибок, и программа вылетает.

Я подтвердил, что файл открывается с python.exe из пути установки Anaconda. Я прилагаю свой код и ошибки, которые я получаю. 

from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')

def small_CNN():
    model = Sequential()

    model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape = (1, 28, 28), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(classes, activation='softmax'))

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

    return model


def big_CNN():
    model=Sequential()
    model.add(Conv2D(30, (5,5), input_shape = (1, 28, 28), activation = 'relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
    model.add(Conv2D(15, (3, 3), activation = 'relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation = 'relu'))
    model.add(Dense(50, activation = 'relu'))
    model.add(Dense(classes, activation = 'softmax'))

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

    return model

numpy.random.seed(7)

(d_train, c_train), (d_test, c_test) = mnist.load_data()

d_train = d_train.reshape(d_train.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32') / 255
d_test = d_test.reshape(d_test.shape[0], 1, 28, 28).astype('float32') / 255

c_train = np_utils.to_categorical(c_train)
c_test = np_utils.to_categorical(c_test)
classes = c_test.shape[1]

model = big_CNN()
model.fit(d_train, c_train, validation_data = (d_test, c_test), epochs = 5, batch_size = 200, verbose = 1)
scores2 = model.evaluate(d_test, c_test, verbose=0)
print(str(scores2[1]*100)+"%")

ОШИБКА: 

Using TensorFlow backend.
2018-05-07 17:14:42.643244: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.646784: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.650180: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.653900: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.657146: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.660899: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.664397: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.667624: W c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-05-07 17:14:42.961063: I c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:887] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 960
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.291
pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 2.00GiB
Free memory: 1.12GiB
2018-05-07 17:14:42.965514: I c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:908] DMA: 0
2018-05-07 17:14:42.967183: I c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:918] 0:   Y
2018-05-07 17:14:42.969153: I c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:977] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:01:00.0)
2018-05-07 17:14:43.781059: I c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:977] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 960, pci bus id: 0000:01:00.0)
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/5
2018-05-07 17:14:45.912647: E c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:359] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2018-05-07 17:14:45.915318: E c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:366] error retrieving driver version: Unimplemented: kernel reported driver version not implemented on Windows
2018-05-07 17:14:45.925473: E c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:326] could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
2018-05-07 17:14:45.928009: F c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:659] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)

1 Ответ

0 голосов
/ 07 мая 2018

Итак, после некоторой помощи Даниэля Мёллера я смог решить проблему, добавив следующие строки в начале моего кода (после того, как я импортирую все): 

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
set_session(tf.Session(config=config))

Забавно, что на тренировку шпиона уходит около 3-5 секунд в каждую эпоху, а теперь это занимает 20-25, и когда я открываю файл .py, я все еще получаю все предупреждения, но он работает правильно до окончания обучения на 3-5 секунд на эпоху. Проблема, если я правильно понимаю из этой ссылки , предоставленной Дэниелом, была связана с распределением памяти GPU.

...