tensorflow - TF 估计梯度提升分类器在训练时突然停止
问题描述
我用 TF 示例代码训练了梯度增强分类器 https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/boosted_trees_model_understanding
但是,TF 估计梯度提升分类器在训练时突然停止
我认为乞讨需要几步,而不是突然停止无一例外打印
我怎样才能得到python崩溃的任何原因
很难找到它停止的原因
资源:
lib : TF-gpu 1.13.1
cuda : 10.0
cudnn : 7.5
日志:
localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 4716 MB memory)-> 物理 GPU(设备:0,名称:GeForce GTX 1060 6GB,pci 总线 ID:0000:07:00.0,计算能力:6.1 ) WARNING:tensorflow:From D:\python\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py:1266: checkpoint_exists (from tensorflow.python.training.checkpoint_management) 已弃用,将在未来版本中删除. 更新说明:使用标准文件 API 检查具有此前缀的文件。警告:tensorflow:来自 D:\python\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py:1070:get_checkpoint_mtimes(来自 tensorflow.python.training.checkpoint_management)已弃用,将在未来版本中删除。更新说明:使用标准文件实用程序获取 mtimes。警告:张量流:序列化资源时遇到的问题。类型不受支持,或者项目的类型与 CollectionDef 中的字段类型不匹配。请注意,这是一个警告,可能可以安全地忽略。'_Resource' 对象没有属性 'name' 警告:tensorflow:序列化资源时遇到的问题。类型不受支持,或者项目的类型与 CollectionDef 中的字段类型不匹配。请注意,这是一个警告,可能可以安全地忽略。'_Resource' 对象没有属性 'name' 或者项目的类型与 CollectionDef 中的字段类型不匹配。请注意,这是一个警告,可能可以安全地忽略。'_Resource' 对象没有属性 'name' 或者项目的类型与 CollectionDef 中的字段类型不匹配。请注意,这是一个警告,可能可以安全地忽略。'_Resource' 对象没有属性 'name'
D:\py>(刚刚完成培训)
trn = pd.read_csv('data/santander-customer-transaction-prediction/train.csv')
tst = pd.read_csv('data/santander-customer-transaction-prediction/test.csv')
#trn = upsample(trn[trn.target==0], trn[trn.target==1])
# trn = downsample(trn[trn.target==0], trn[trn.target==1])
features = trn.columns.values[2:202]
target_name = trn.columns.values[1]
train=trn[features]
target=trn[target_name]
NUM_EXAMPLES = len (target)
print (NUM_EXAMPLES)
feat1 = train.corrwith(target).sort_values().head(20).index
feat2 = train.corrwith(target).sort_values().tail(20).index
featonly = feat1.append(feat2)
feat = featonly.append(pd.Index(['target']))
train_origin, tt = train_test_split(trn, test_size=0.2)
train = train_origin[featonly]
target = train_origin[target_name]
test = tst[featonly]
target_name_tst = tst.columns.values[1]
target_tst=tst[target_name_tst]
val_origin=tt
val_train = tt[featonly]
val_target = tt[target_name]
# Training and evaluation input functions.
train_input_fn = make_input_fn(train, target)
val_input_fn = make_input_fn(val_train, val_target)
ttt=tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=test,num_epochs=1,shuffle=False)
del train,target,val_train,train_origin,trn,tst
fc = tf.feature_column
feature_columns = []
for feature_name in featonly:
feature_columns.append(fc.numeric_column(feature_name,dtype=tf.float32))
#feature_columns
#5
#tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
#logging_hook = tf.train.LoggingTensorHook({"loss" : loss, "accuracy" : accuracy}, every_n_iter=10)
params = {
'n_trees': 50,
'max_depth': 3,
'n_batches_per_layer': 1,
# You must enable center_bias = True to get DFCs. This will force the model to
# make an initial prediction before using any features (e.g. use the mean of
# the training labels for regression or log odds for classification when
# using cross entropy loss).
'center_bias': True
}
# config = tf.estimator.RunConfig().replace(keep_checkpoint_max = 1,
# log_step_count_steps=20, save_checkpoints_steps=20)
est = tf.estimator.BoostedTreesClassifier(feature_columns, **params,model_dir='d:\py/model/')
est.train(train_input_fn, max_steps=50)
-------------------------------------------------------已停止
metrics = est.evaluate(input_fn=val_input_fn,steps=1)
results = est.predict(input_fn=ttt )
result_list = list(results)
classi = list(map(lambda x : x['classes'][0].decode("utf-8"), result_list))
num = list(range(0,len(classi)))
numi = list(map(lambda x : 'test_' + str(x),num))
#df1 = pd.DataFrame(columns=('ID_code','target'))
df_result = pd.DataFrame({'ID_code' : numi, 'target' : classi})
df_result.to_csv('result/submission03.csv',index=False)
def make_input_fn(X, y, n_epochs=None, shuffle=True):
def input_fn():
NUM_EXAMPLES = len(y)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(X), y))
# dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X.to_dict(orient='list'), y))
#if shuffle:
# dataset = dataset.shuffle(NUM_EXAMPLES)
# For training, cycle thru dataset as many times as need (n_epochs=None).
dataset = (dataset.repeat(n_epochs).batch(NUM_EXAMPLES))
return dataset
return input_fn
应显示评估结果
解决方案
我认为问题是由 GPU 内存溢出引起的。您可以尝试根据您的 GPU 内存大小将“n_batches_per_layer”的值修改为更大的值。我使用的是 6G GPU,值为 16。
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