Сообщение об ошибке Cuda: F ./tensorflow/core/util/cuda_launch_config.h:127] Ошибка проверки: work_element_count> 0 (0 против 0)

Я пытаюсь обучить маска rcnn модель с помощью Keras в моем собственном наборе данных на экземпляре p2.xlarge EC2 aws.

Когда я запускаю обучение, после нескольких этапов обучения:

Epoch 1/1    2/1000 [..............................] - ETA: 4:27:49 - loss: 5.1578 - rpn_class_loss: 0.0937 - rpn_bbox_loss: 0.6471 - mrcnn_class_loss: 2.6594 - mrcnn_bbox_loss: 1.1266 - mrcnn_mask_loss:
0.6311

Я получаю это сообщение об ошибке:

2018-05-02 13:44:56.193439: F ./tensorflow/core/util/cuda_launch_config.h:127] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)

Мои изображения относительно небольшие (~ 100 КБ), мало изображений в моем наборе данных (~ 150).

Конфигурация, которую я использую, выглядит следующим образом:

class CustomConfig(Config):
    """Configuration for training on the custom dataset.
    Derives from the base Config class
    """
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = "blabla"

    # We use a GPU with 12GB memory, which can fit two images.
    # Adjust down if you use a smaller GPU.
    IMAGES_PER_GPU = 2

    # Number of classes (including background)
    NUM_CLASSES = 11

Любое предложение ? Спасибо !

У меня такая же проблема с tenorflow 1.12 в Windows 10.

I. A 04.03.2019 14:27
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
1
1 926
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я понизил версию своего пакета tensorflow-gpu до 1.7.0, и он сработал

Если я не ошибаюсь, репозиторий github явно запрашивает версию tenorflow 1.5

Akshay Soam 09.05.2018 16:45

Другие вопросы по теме