Question

我正在尝试使用Keras和ImageDataGenerator训练小型CNN，如下所示：

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH, 3), activation='relu'))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='softmax'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    rotation_range=40,
    fill_mode='nearest')

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    SPLIT_TRAIN_DIR,
    target_size=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    SPLIT_VALIDATION_DIR,
    target_size=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator, samples_per_epoch=32, nb_epoch=3, verbose=1,
    validation_data=validation_generator, nb_val_samples=800)

我正在尝试解决二进制分类问题，但我收到以下错误

异常：（'编译节点时发生以下错误'， GpuElemwise {RoundHalfToEven，no_inplace}（GpuSoftmaxWithBias.0）

接下来是大量的cuda选项。失败的那条线是

model.fit_generator(
    train_generator, samples_per_epoch=32, nb_epoch=3, verbose=1,
    validation_data=validation_generator, nb_val_samples=800)

我完全不知道这是什么，我已经为cnn尝试了几种不同的架构，我还验证了ImageDataGenerator工作正常。我无法弄清楚问题是什么。

我正在使用Python 3.6.0，Theano 0.8.2和Keras 1.2.2

Answer 1

进行更多挖掘我发现了一个看似无关的issue，但它有相同的错误信息。

显然，这是Theano的特定版本的问题，并且已经在主分支中修复。正在运行

pip install --upgrade git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

解决了我的问题。

Keras错误编译节点

1 个答案: