Неизвестный OSERROR -2 для keras CNN
Я использовал keras
обучить CNN. Ранее сегодня я смог обучить модель тонкой настройки VGG16 и решил сравнить ее с точно настроенной моделью VGG19.
Первоначально я получал сообщение "Не удалось получить алгоритм свертки. Вероятно, это связано с тем, что cuDNN не удалось инициализировать, поэтому попробуйте посмотреть, было ли напечатано сообщение журнала с предупреждением выше".
и с помощью поиска stackru я обнаружил, что мой CUDA несовместим с моим tensorflow
версия. Итак, я нашел, какие версии были совместимы, работал вместе и установил их.
Я пошел, чтобы перезапустить свою модель VGG16, чтобы убедиться, что все в порядке и работает... но теперь я получаю...
---------------------------------------------------------------------------
OSError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-4d283cf7c5f9> in <module>
4 validation_data = validation_generator,
5 validation_steps = 700,
----> 6 epochs = 5)
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)
89 warnings.warn('Update your `' + object_name + '` call to the ' +
90 'Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
---> 91 return func(*args, **kwargs)
92 wrapper._original_function = func
93 return wrapper
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
1416 use_multiprocessing=use_multiprocessing,
1417 shuffle=shuffle,
-> 1418 initial_epoch=initial_epoch)
1419
1420 @interfaces.legacy_generator_methods_support
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)
179 batch_index = 0
180 while steps_done < steps_per_epoch:
--> 181 generator_output = next(output_generator)
182
183 if not hasattr(generator_output, '__len__'):
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py in get(self)
707 "`use_multiprocessing=False, workers > 1`."
708 "For more information see issue #1638.")
--> 709 six.reraise(*sys.exc_info())
~\Anaconda3\lib\site-packages\six.py in reraise(tp, value, tb)
694 if value.__traceback__ is not tb:
695 raise value.with_traceback(tb)
--> 696 raise value
697 finally:
698 value = None
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py in get(self)
683 try:
684 while self.is_running():
--> 685 inputs = self.queue.get(block=True).get()
686 self.queue.task_done()
687 if inputs is not None:
~\Anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py in get(self, timeout)
681 return self._value
682 else:
--> 683 raise self._value
684
685 def _set(self, i, obj):
~\Anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py in worker(inqueue, outqueue, initializer, initargs, maxtasks, wrap_exception)
119 job, i, func, args, kwds = task
120 try:
--> 121 result = (True, func(*args, **kwds))
122 except Exception as e:
123 if wrap_exception and func is not _helper_reraises_exception:
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py in next_sample(uid)
624 The next value of generator `uid`.
625 """
--> 626 return six.next(_SHARED_SEQUENCES[uid])
627
628
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\iterator.py in __next__(self, *args, **kwargs)
102
103 def __next__(self, *args, **kwargs):
--> 104 return self.next(*args, **kwargs)
105
106 def next(self):
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\iterator.py in next(self)
114 # The transformation of images is not under thread lock
115 # so it can be done in parallel
--> 116 return self._get_batches_of_transformed_samples(index_array)
117
118 def _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array):
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\iterator.py in _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array)
228 color_mode=self.color_mode,
229 target_size=self.target_size,
--> 230 interpolation=self.interpolation)
231 x = img_to_array(img, data_format=self.data_format)
232 # Pillow images should be closed after `load_img`,
~\Anaconda3\lib\site-packages\keras_preprocessing\image\utils.py in load_img(path, grayscale, color_mode, target_size, interpolation)
130 ", ".join(_PIL_INTERPOLATION_METHODS.keys())))
131 resample = _PIL_INTERPOLATION_METHODS[interpolation]
--> 132 img = img.resize(width_height_tuple, resample)
133 return img
134
~\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py in resize(self, size, resample, box)
1780 return self.convert('RGBa').resize(size, resample, box).convert('RGBA')
1781
-> 1782 self.load()
1783
1784 return self._new(self.im.resize(size, resample, box))
~\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\TiffImagePlugin.py in load(self)
1065 def load(self):
1066 if self.use_load_libtiff:
-> 1067 return self._load_libtiff()
1068 return super(TiffImageFile, self).load()
1069
~\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\TiffImagePlugin.py in _load_libtiff(self)
1157
1158 if err < 0:
-> 1159 raise IOError(err)
1160
1161 return Image.Image.load(self)
OSError: -2```
Any idea?