Запустите маску кода RCNN и застряли на «Преобразование разреженных IndexedSlices в плотный тензор неизвестной формы» - PullRequest
Новая
       12

Запустите маску кода RCNN и застряли на «Преобразование разреженных IndexedSlices в плотный тензор неизвестной формы»

0 голосов
/ 03 февраля 2020

Я новичок в Python и Tensorflow
Запуск кода RCNN Mask из этого урока и застрял в
" Преобразование разреженных IndexedSlices в плотный тензор неизвестной формы ."

enter image description here

Вот моя часть конфигурации train.py, показанная следующим образом 

import os
import sys
import json
import datetime
import numpy as np
import skimage.draw
import cv2
from mrcnn.visualize import display_instances
import matplotlib.pyplot as plt

# Root directory of the project
ROOT_DIR = ""

# Import Mask RCNN
sys.path.append(ROOT_DIR)  # To find local version of the library
from mrcnn.config import Config
from mrcnn import model as modellib, utils

# Path to trained weights file
COCO_WEIGHTS_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")

# Directory to save logs and model checkpoints, if not provided
# through the command line argument --logs
DEFAULT_LOGS_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")

class CustomConfig(Config):
    """Configuration for training on the toy  dataset.
    Derives from the base Config class and overrides some values.
    """
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = "BH"

    # We use a GPU with 12GB memory, which can fit two images.
    # Adjust down if you use a smaller GPU.
    IMAGES_PER_GPU = 1

    # Number of classes (including background)
    NUM_CLASSES = 1 + 1  # Background + toy

    # Number of training steps per epoch
    STEPS_PER_EPOCH = 100

    # Skip detections with < 90% confidence
    DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.9

Я ждал в течение получаса и кажется, что он не может перейти к следующему шагу. Пожалуйста, дайте несколько предложений.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 февраля 2020

его не "застрял", его в обучении. Эпоха 1/10 означает, что в настоящее время она находится в первой эпохе, и в эпоху есть 100 шагов, скорость каждой эпохи может варьироваться в зависимости от различных особенностей кода. Например

  • Вы используете графический процессор? Если нет, то обучение mask-rcnn будет очень медленным.
  • Какой у вас размер входного изображения? Если он слишком большой, то сеть будет работать медленно (Примечание: произвольно большое входное изображение может быть размером до 300x300 пикселей)

Вы должны знать, что даже на графическом процессоре часто эпоха может занимать часы Поезд, если вы используете процессор, то это время может быть в четыре раза.

В общем, наберитесь терпения. Его обучение.

Вы новичок в области глубокого обучения / компьютерного зрения, наряду с python и TF?

...