Я только начал работать с TensorFlow и Keras. Я использую Anaconda и Spyder. Я просто попытался просто запустить пример с веб-сайта Keras.
Но model.fit не работает и вылетает. Я не изменил ни одного слова из примера на веб-сайте keras, и я не знаю, почему он падает.
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
train_images.shape
len(train_labels)
train_labels
test_images.shape
len(test_labels)
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: ведение журнала перед разбором флага переходит к stderr. W1014 17: 04: 54.962628 139706863081280 deprecation.py:506] От /home/sher/.conda/envs/tensorflow_gpuenv/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/init_ops.py:1251: вызов VarianceScaling. init (из tenorflow.python.ops.init_ops) с dtype устарел и будет удален в следующей версии. Инструкции по обновлению: вызовите экземпляр инициализатора с аргументом dtype вместо его передачи конструктору 2019-10-14 17: 04: 55.227465: I tenorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc: 142] Ваш ЦП поддерживает инструкции, которые этот двоичный файл TensorFlowне был скомпилирован для использования: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 2019-10-14 17: 04: 55.249544: I tenorflow / core / platform / profile_utils / cpu_utils.cc: 94] Частота ЦП: 2294765000 Гц 2019-10-14 17: 04: 55.250299: I tenorflow / compiler / xla / service / service.cc: 168] Служба XLA 0x56463909c740, выполняющая вычисления на платформе Host. Устройства: 2019-10-14 17: 04: 55.250330: I тензор потока / компилятор / xla / service / service.cc: 175] Устройство StreamExecutor (0):, 2019-10-14 17: 04: 55.251664: Я тензор потока / stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Успешно открытая динамическая библиотека libcuda.so.1 2019-10-14 17: 04: 55.338937: I tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc: 1005] успешный узел NUMA, прочитанный из SysFSимеет отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому возвращение нуля узла NUMA 2019-10-14 17: 04: 55.347267: I tenororflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc: 1640] Найденоустройство 0 со свойствами: имя: Quadro K1100M, майор: 3, минор: 0, memoryClockRate (ГГц): 0,7055 pciBusID: 0000: 02: 00.0 2019-10-14 17: 04: 55.347467: I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader. cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcudart.so.10.1 2019-10-14 17: 04: 55.348863: I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcublas.so.10 2019-10-14 17: 04: 55.350198: I tensflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcufft.so.10 2019-10-14 17: 04: 55.350582: I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc:42] Успешно открытая динамическая библиотека libcurand.so.10 2019-10-14 17: 04: 55.352044: I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcusolver.so.10 2019-10-14 17: 04: 55.352768: I tensflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcusparse.so.10 2019-10-14 17: 04: 55.355764: I tenorflow / stream_executor / platform / default/dso_loader.cc:42] Успешно открытая динамическая библиотека libcudnn.so.7 2019-10-14 17: 04: 55.355942: I tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc: 1005] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому возвращается ноль узла NUMA 2019-10-14 17: 04: 55.364767: I tenorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc:1005] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому возвращение нуля узла NUMA 2019-10-14 17: 04: 55.374114: I tenorflowflow / core / common_runtime / gpu/gpu_device.cc:1763] Добавление видимых устройств gpu: 0 2019-10-14 17: 04: 55.374174: I tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 42] Успешно открытая динамическая библиотека libcudart.so.10.1