Неизвестная ошибка в создании AutoEncoder с использованием Keras - PullRequest
Новая
       6

Неизвестная ошибка в создании AutoEncoder с использованием Keras

0 голосов
/ 30 марта 2020 
from tensorflow.keras import metrics
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Reshape, Input, Dense,Flatten, Reshape
import numpy as np

↑ импорт пакетов 

from keras.datasets import mnist

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape(60000,28,28,-1)
x_test = x_test.reshape(10000,28,28,-1)

↑ загрузка данных, мн. 

x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_train = x_train[:,:,:,]
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_test = x_train
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1))  
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1))  

input_img = Input(shape=(28, 28, 1))

↑ обработка данных и создание входного слоя. 

# encoder
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='relu')(x)
encoded = Dense(1, activation='softmax')(x)

encoder = Model(input_img, encoded, name = "encoder")

Part кодирующая часть. Я пытаюсь сжать изображение mnist до значения 1. 

# decoder
decoder_input= Input((1))
decoder = Dense(64, activation='relu')(decoder_input)
x=  Dense(64, activation='relu')(decoder)
x=  Dense(98, activation='relu')(x)
x=  Dense(196, activation='relu')(x)
x=  Dense(392, activation='relu')(x)
x=  Dense(784, activation='relu')(x)
decoded =  Reshape([28,28,1])(x)

decoder = Model(decoder_input, decoded, name='decoder')

↑ и часть декодера. создание mnist-изображения из значения. 

auto_input = Input(shape=(28,28,1))
encoded = encoder(auto_input)
decoded = decoder(encoded)

auto_encoder = Model(auto_input, decoded)
auto_encoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

↑ подключите кодировщик и декодер. 

auto_encoder.fit(
    x_train, 
    x_train,
    epochs=64,
    batch_size=128,
    shuffle=True,
    validation_data=(x_test, x_test)              
)

↑ и попытайтесь узнать мой автоэкодер, но не получится.

сообщение об ошибке ниже .

UnknownError: Не удалось получить алгоритм свертки. Вероятно, это связано с тем, что cuDNN не удалось инициализировать, поэтому попробуйте посмотреть, не было ли напечатано сообщение с предупреждением выше.

Я много раз искал в Google, но до сих пор не могу получить подсказку. Я сделал правильную форму данных, правильную форму выходных данных, но ошибка показывает.

В чем причина проблемы?

1 Ответ

1 голос
/ 31 марта 2020

Для графических процессоров RTX 2070 требуется, чтобы в последних версиях CUDA и CuDNN для увеличения памяти было задано значение True.

Добавьте эти строки в начало файла, который вы запускаете: 

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
config = tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
...