私の損失はfit_generatorは0.0000e + 00（Kerasを使用）

Question

私はGPUの "大きな"データセットでKerasを使用しようとしています。そうするために、私はfit_generatorを使用しますが、問題は私の損失が毎回0.0000e + 00であることです。

マイプリントクラスと発電機能：

f = h5py.File(cache_file, 'r') 

pb = printbatch() 
sg = simpleGenerator() 

class_weighting = [0.2595, 0.1826, 4.5640, 0.1417, 0.5051, 0.3826, 9.6446, 1.8418, 6.6823, 6.2478, 3.0, 7.3614] 

history = autoencoder.fit_generator(sg, samples_per_epoch=366, nb_epoch=10, verbose=2, show_accuracy=True, callbacks=[pb], validation_data=None, class_weight=class_weighting) 

これは（の一部）私の出力：

{} 
Epoch 1/100 
Batch 0 ends 
Batch 10 ends 
Batch 20 ends 
Batch 30 ends 
Batch 40 ends 
Batch 50 ends 
Batch 60 ends 
{'loss': 0.0} 
120s - loss: 0.0000e+00 
[…] 
{} 
Epoch 9/10 
Batch 0 ends 
Batch 10 ends 
Batch 20 ends 
Batch 30 ends 
Batch 40 ends 
Batch 50 ends 
Batch 60 ends 
{'loss': 0.0} 
124s - loss: 0.0000e+00 
{} 
Epoch 10/10 
Batch 0 ends 
Batch 10 ends 
Batch 20 ends 
Batch 30 ends 
Batch 40 ends 
Batch 50 ends 
Batch 60 ends 
{'loss': 0.0} 
127s - loss: 0.0000e+00 
Training completed in 1263.76883411 seconds 

X_train

class printbatch(callbacks.Callback): 
    def on_batch_end(self, batch, logs={}): 
     if batch%10 == 0: 
      print "Batch " + str(batch) + " ends" 
    def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}): 
     print(logs) 
    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): 
     print(logs) 

def simpleGenerator(): 
    X_train = f.get('X_train') 
    y_train = f.get('y_train') 
    total_examples = len(X_train) 
    examples_at_a_time = 6 
    range_examples = int(total_examples/examples_at_a_time) 

    while 1: 
     for i in range(range_examples): # samples 
      yield X_train[i*examples_at_a_time:(i+1)*examples_at_a_time], y_train[i*examples_at_a_time:(i+1)*examples_at_a_time] 

これは私がそれらを使用する方法ですy_trainの形状は次のとおりです。

X_train.shape 
Out[5]: (366, 3, 360, 480) 
y_train.shape 
Out[6]: (366, 172800, 12) 

私の質問は、どうすれば 'loss：0.0000e + 00'の問題を解決できますか？

ありがとうございます。

編集：モデル、原作はpradyu1993.github.io/2016/03/08/segnet-post.html Pradyumnaによる。

class UnPooling2D(Layer): 
"""A 2D Repeat layer""" 
def __init__(self, poolsize=(2, 2)): 
    super(UnPooling2D, self).__init__() 
    self.poolsize = poolsize 

@property 
def output_shape(self): 
    input_shape = self.input_shape 
    return (input_shape[0], input_shape[1], 
      self.poolsize[0] * input_shape[2], 
      self.poolsize[1] * input_shape[3]) 

def get_output(self, train): 
    X = self.get_input(train) 
    s1 = self.poolsize[0] 
    s2 = self.poolsize[1] 
    output = X.repeat(s1, axis=2).repeat(s2, axis=3) 
    return output 

def get_config(self): 
    return {"name":self.__class__.__name__, 
     "poolsize":self.poolsize} 


def create_encoding_layers(): 
    kernel = 3 
    filter_size = 64 
    pad = 1 
    pool_size = 2 
    return [ 
    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(filter_size, kernel, kernel,  border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 
    Activation('relu'), 
    MaxPooling2D(pool_size=(pool_size, pool_size)), 

    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(128, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 
    Activation('relu'), 
    MaxPooling2D(pool_size=(pool_size, pool_size)), 

    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(256, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 
    Activation('relu'), 
    MaxPooling2D(pool_size=(pool_size, pool_size)), 

    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(512, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 
    Activation('relu'), 
] 


def create_decoding_layers(): 
    kernel = 3 
    filter_size = 64 
    pad = 1 
    pool_size = 2 
    return[ 
    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(512, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 

    UpSampling2D(size=(pool_size,pool_size)), 
    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(256, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 

    UpSampling2D(size=(pool_size,pool_size)), 
    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(128, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 

    UpSampling2D(size=(pool_size,pool_size)), 
    ZeroPadding2D(padding=(pad,pad)), 
    Convolution2D(filter_size, kernel, kernel, border_mode='valid'), 
    BatchNormalization(), 
] 

そして：

autoencoder = models.Sequential() 
autoencoder.add(Layer(input_shape=(3, img_rows, img_cols))) 
autoencoder.encoding_layers = create_encoding_layers() 
autoencoder.decoding_layers = create_decoding_layers() 
for l in autoencoder.encoding_layers: 
    autoencoder.add(l) 
for l in autoencoder.decoding_layers: 
    autoencoder.add(l) 

autoencoder.add(Convolution2D(12, 1, 1, border_mode='valid',)) 
autoencoder.add(Reshape((12,img_rows*img_cols), input_shape=(12,img_rows,img_cols))) 
autoencoder.add(Permute((2, 1))) 
autoencoder.add(Activation('softmax')) 
autoencoder.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer='adadelta') 

Answer 1

私はこの問題を解決しました。問題は「.theanorc」では浮動小数点数が16だったことです。これでは不十分なので、浮動小数点数に変更しました。現在は動作しています。

これが現時点での私の「.theanorc」です：

[global] 
device = gpu 
floatX = float64 
optimizer_including=cudnn 

[lib] 
cnmem=0.90 

[blas] 
ldflags = -L/usr/local/lib -lopenblas 

[nvcc] 
fastmath = True 

[cuda] 
root = /usr/local/cuda/