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TensorflowでConv2Dを使うとNo algorithm worked!になってしまう時の対処法

2020/12/09に公開

TensorFlow

ディープラーニング

Keras

tech

Kerasを使ってディープラーニングの勉強をしようとしていたところ、CNNを使った学習ができなくなって困ってた話。
根本的に何がだめなのか全くわからないが、一応なんとかなったのでメモ。

環境:

Tensorflow GPUをDockerで動かしている。
GPU: Geforce 1660 Super
CPU: Ryzen 3700X
Host OS: Ubuntu 20.04
Docker Version: 20.10.0
Docker Image: tensorflow/tensorflow:2.4.0rc3-gpu-jupyter(03f19a53cd23)

環境構築はこちらを見て、ホスト側にnvidia-docker2とcuda-driversはインストール済み。

ブラウザからDocker内のJupyter(localhost:8888)にアクセスして使っています。

エラー再現

PythonとKerasによるディープラーニング（François Chollet著）

5.1のMNISTをCNNで学習させるコードでエラーが出ます。具体的には

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

のmodel.fit()で、以下のエラーが発生します。

NotFoundError:  No algorithm worked!
	 [[node sequential/conv2d/Conv2D (defined at <ipython-input-7-68f402c82258>:4) ]] [Op:__inference_train_function_993]

コード全文はこちら。

ソースコード中のimport kerasの部分はimport tensorflow.kerasに書き換えました

解決方法

TensorflowのGitHubにIssueが上がってました。
参考になったのはこちらのコメント

以下を先頭に追加

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)

先頭にこの数行を追加すると無事model.fit()を実行してもエラーが出なくなりました。
理由はよくわかっていないが、とりあえず動きます。

環境:

エラー再現

解決方法

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