Использование бэкэнда TensorFlow. 2020-02-01 13: 25: 02.491404: I tenorflow / core / platform / cpu_feature_guard. cc: 142] Ваш ЦП поддерживает инструкции, которые этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован для использования: AVX2 Модель: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
flatten_1 (Flatten) (None, 784) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 512) 401920
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_1 (LeakyReLU) (None, 512) 0
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 256) 131328
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_2 (LeakyReLU) (None, 256) 0
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense) (None, 1) 257
=================================================================
Total params: 533,505
Trainable params: 533,505
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_4 (Dense) (None, 256) 25856
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_3 (LeakyReLU) (None, 256) 0
_________________________________________________________________
batch_normalization_1 (Batch (None, 256) 1024
_________________________________________________________________
dense_5 (Dense) (None, 512) 131584
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_4 (LeakyReLU) (None, 512) 0
_________________________________________________________________
batch_normalization_2 (Batch (None, 512) 2048
_________________________________________________________________
dense_6 (Dense) (None, 1024) 525312
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_5 (LeakyReLU) (None, 1024) 0
_________________________________________________________________
batch_normalization_3 (Batch (None, 1024) 4096
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense) (None, 784) 803600
_________________________________________________________________
reshape_1 (Reshape) (None, 28, 28, 1) 0
=================================================================
Total params: 1,493,520
Trainable params: 1,489,936
Non-trainable params: 3,584
D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py: 297: UserWarning: расхождение между обучаемыми весами и собранными обучаемыми весами, вы установили model.trainable без звонка model.compile после? «Расхождение между обучаемыми весами и собранными обучаемыми» 0 [Потеря D: 0,860389, cc .: 18,75%] [Потеря G: 0,704660] D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training. py: 297: UserWarning: Несоответствие между обучаемыми весами и собранными обучаемыми весами, вы установили model.trainable без вызова model.compile после? «Несоответствие между обучаемыми весами и собранными обучаемыми» 2020-02-01 13: 25: 10.037836: W tensflow / core / common_runtime / base_collective_executor. cc: 217] BaseCollectiveExecutor :: StartAbort Не выполнено предварительное условие: Ошибка при чтении переменной ресурса _AnonymousVar32 из контейнера : localhost. Это может означать, что переменная была неинициализирована. Не найдено: Ресурс localhost / _AnonymousVar32 / class tenorflow :: Var не существует. [[{{node mul / ReadVariableOp}}]] Traceback (последний вызов был последним): Файл "D: / MachineLearning / Машинное обучение" Папка шаблона AZ / Часть 8 - Глубокое обучение / Раздел 40 - Сверточные нейронные сети (CNN) / GAN_Keras_Super_Resolution_1 .py ", строка 165, в файле gan.train (epochs = 300, batch_size = 32, sample_interval = 20) Файл" D: / Папка шаблонов MachineLearning / Machine Learning AZ / Часть 8 - Глубокое обучение / Раздел 40 - Сверточные нейронные сети ( CNN) /GAN_Keras_Super_Resolution_1.py ", строка 124, в поезде d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch (imgs, valid) Файл" D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training.py ", строка 1514, в train_on_batch output = self.train_function (ins) Файл "D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ keras \ backend.py", строка 3726, в вызов выходных данных = self._graph_fn (* convert_inputs) Файл "D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ eager \ function.py", строка 1529, в вызов , возврат self._call_impl ( args, kwargs) Файл "D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ eager \ function.py", строка 1569, в _call_impl возвращает self._call_flat (файл args, self.captured_inputs, cancellation_manager) " D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ tenorsflow_core \ python \ eager \ function.py ", строка 1670, в _call_flat ctx, args, cancellation_manager = cancellation_manager)) Файл" D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site -packages \ tenorflow_core \ python \ eager \ function.py ", строка 523, в вызове ctx = ctx) Файл" D: \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ tenorflow_core \ python \ eager \ execute.py ", строка 67, в quick_execute six.raise_from (core._status_to_exception (e.code, message), None) Файл "", строка 3, в lift_from тензор потока. python .framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Ошибка при чтении переменной ресурса _AnonymousVar32 из контейнера : localhost. Это может означать, что переменная была неинициализирована. Не найдено: Ресурс localhost / _AnonymousVar32 / class tenorflow :: Var не существует. [[node mul / ReadVariableOp (определено в \ MachineLearning \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tenorflow_backend.py: 3009)]] [Op: __ inference_keras_scratch_graph_1753]
Стек вызова функции: keras_scratch_graph
Я пытался использовать советы, найденные в сообществе, для ответов на похожие вопросы, но они не работают. Не могли бы вы помочь мне!