Keras LSTMエラー

Question

ケラスの例からLSTMテキストジェネレータの例を実行しようとすると、次のエラーが発生します。

例外：（ノード 'DotModulo（A、s、m、A2、s2、m2）、' \ n '、 "コンパイルが失敗しました（戻りステータス= 1）：clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。clang：エラー：未知の引数： '-sse4a'。 clang：error：未知の引数： '-target-feature'。clang：エラー：未知の引数： '-tbm' clang：error：未知の引数： '-target-feature'。clang：エラー：未知の引数： '-fma4'未知の引数： '-prfchw'。clang：エラー：未知の引数： '-target-feature' clang：エラー：未知の引数： '-target-feature' clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。強奪：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-rdseed'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-sha'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：未知の引数： '-target-feature'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ cx16'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ xsave'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ bmi2'。 clang：エラー：言語が認識されません： 'savec'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ fsgsbase'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ avx'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ rtm'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ popcnt'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ fma'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ bmi'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ aes'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ rdrnd'。 clang：エラー：言語が認識されない： '保存'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ sse4.1'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ sse4.2'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ avx2'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ sse'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ lzcnt'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ pclmul'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ f16c'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ ssse3'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ mmx'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ cmov'。 clang：エラー：言語が認識されない： 'op'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ movbe'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ hle'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ xsaveopt'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ sse2'。 clang：エラー：そのようなファイルやディレクトリはありません： '+ sse3'。 」、 '[DotModulo（A、S、M、A2、S2、M2）]'）

私はそれに自分のデータを渡す除き、コードを変更していない。ここに私のコードだ。

from keras.models import Sequential 
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout 
from keras.layers.recurrent import LSTM 
import numpy as np 
import random 
import sys 

text = texts[0] 
print('corpus length:', len(text)) 

chars = set(text) 
print('total chars:', len(chars)) 
char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars)) 
indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars)) 

# cut the text in semi-redundant sequences of maxlen characters 
maxlen = 40 
step = 3 
sentences = [] 
next_chars = [] 
for i in range(0, len(text) - maxlen, step): 
    sentences.append(text[i: i + maxlen]) 
    next_chars.append(text[i + maxlen]) 
print('nb sequences:', len(sentences)) 

print('Vectorization...') 
X = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) 
y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool) 
for i, sentence in enumerate(sentences): 
    for t, char in enumerate(sentence): 
     X[i, t, char_indices[char]] = 1 
    y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1 


# build the model: 2 stacked LSTM 
print('Build model...') 
model = Sequential() 
model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(maxlen,  len(chars)))) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(Dense(len(chars))) 
model.add(Activation('softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') 


def sample(a, temperature=1.0): 
    # helper function to sample an index from a probability array 
    a = np.log(a)/temperature 
    a = np.exp(a)/np.sum(np.exp(a)) 
    return np.argmax(np.random.multinomial(1, a, 1)) 

# train the model, output generated text after each iteration 
for iteration in range(1, 60): 
    print() 
    print('-' * 50) 
    print('Iteration', iteration) 
    model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1) 

    start_index = random.randint(0, len(text) - maxlen - 1) 

    for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]: 
     print() 
     print('----- diversity:', diversity) 

     generated = '' 
     sentence = text[start_index: start_index + maxlen] 
     generated += sentence 
     print('----- Generating with seed: "' + sentence + '"') 
     sys.stdout.write(generated) 

     for i in range(400): 
      x = np.zeros((1, maxlen, len(chars))) 
      for t, char in enumerate(sentence): 
       x[0, t, char_indices[char]] = 1. 

      preds = model.predict(x, verbose=0)[0] 
      next_index = sample(preds, diversity) 
      next_char = indices_char[next_index] 

      generated += next_char 
      sentence = sentence[1:] + next_char 

      sys.stdout.write(next_char) 
      sys.stdout.flush() 
     print() 

私を助けてください。

Answer 1

それは打ち鳴らす関連のエラーでした。アップルがxCodeツールをアップデートした後、私の不満はNvidiaのCudaドライバと互換性がなくなった。ドライバを更新することで問題は解決されました。新しいアップデートが利用できない場合は、1つを待つか、xCodeツールをロールバックする必要があります。