在Tensorflow中使用GMM时Cholesky分解错误

时间:2018-05-08 16:02:41

标签: python tensorflow gmm

在Tensorflow中使用GMM时,我遇到了这个奇怪的问题。

InvalidArgumentError (see above for traceback): Cholesky decomposition was not successful. The input might not be valid.

我正在使用的代码如下所示。

from tensorflow.contrib.factorization.python.ops import gmm as gmm_lib
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf

class DataGen:
    start = 0
    batch_size = 100
    end = start + batch_size

    def __init__(self, points):
        self.points = points

    def next_batch(self):
        start = self.start
        end = self.end
        if end <= self.points.shape[0]:
            self.start += self.batch_size
            self.end += self.batch_size
            return tf.constant(self.points[start: end]), None


mu, sigma = 0, 0.1
x_1d = 10*np.random.randn(500, 1).astype('f') + 50
data_gen = DataGen(x_1d)

gmm = gmm_lib.GMM(1,random_seed=0)
gmm.fit(input_fn=data_gen.next_batch)

有什么想法解决这个问题吗? THX。

1 个答案:

答案 0 :(得分:-1)

即使我也遇到同样的麻烦,但是当我们使用google colaboratory时,情况并非如此! 您可以在环境协议设置中的云中执行所有实验:[协作] [1]

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#scrollTo=-Rh3-Vt9Nev9