趣味工房　ＨＩＲＯ-Ｇ

　　＜ JetBotの製作その１３　機械学習用WinPC構築３　＞

　
前回のエラー対応中に、ＪｅｔＢｏｔとは関係ありませんが、以前からいろいろ気になっていましたオーディオ関連のＤＡＣの件で、情報の入手、整理及び主な関連パーツの手配等を実施していた関係で、ＪｅｔＢｏｔの対応が遅れています。

　ところで前回は、いきなりの警告文で「torchvision」が見つからんと言うエラーになりましたので、インストールされている内容を確認しましたところ、「torchvision」はおろか、あろうことか、何と「Pytorch、CUDA、ｃｕDNNも全てインストールされていないことが分かりました。　初心者の辛いところです。
　Anaｃondaの「ＡＬＬ」でインストール可能なバージョンを確認し、あらためて、写真１～写真４のように追加のインストールを実施し、インストールされているのを確認しました。

　「torchvision」は、以上の作業でもインストールされていないので、インストールの方法をあらためて調査した結果、Anaｃondaのターミナルモードの「conda」コマンドで直接インストールすることとしました。　因みにコマンドラインは次の通りです。

　　>conda　install　torchvision　-c　pytorch

　写真５、写真６の通り、コマンドで「torchvision」のインストールが実行され、写真7の通りインストールが完了しました。

　再度、「Train mdel.ipynb」を実行しましたところ、「torchvision」は認識され無事通過しましたが、喜びは束の間で、写真８のように「dataset.．ｚｉｐ」の解凍段階でエラーとなりました。　「ｕｎｚｉｐ」コマンドは使えないとのエラーが表示され停止。
　
　「ｄｅｔａｓｅｔ．ｚｉｐ」②　に関しては、前回の報告でも記載していますが、テスト用に写真９のように「ｄｅｔａｓｅｔ_tele」を含め３種類の「ｄｅｔａｓｅｔ」を用意していたので、作業が遅れていることもあり、取りあえず今回のエラー対策は後で調査することにして、作業を前に進めるために圧縮前の元の「ｄｅｔａｓｅｔ」①　を使うことにしました。

　「ｄｅｔａｓｅｔ」①　を使うことで解凍作業は必要がないので、このコマンドラインを写真１０の②のようにコメントアウトして、再々度、「Train mdel.ipynb」を実行しましたところ、「Ｃｒｅａｔｅ　ｄｅｔａｓｅｔ　ｉｎｓｔａｎｃｅ」を無事通過し、「Ｓｐｌｉｔ　ｄａｔａｓｅｔ　ｉｎｔｏ　ｔｒａｉｎ　ａｎｄ　ｔｅｓｔ　ｓｅｔｓ」、「Ｃｒｅａｔ　ｄａｔａ　ｌｏａｄｅｒｓ　ｔｏ　ｌｏａｄ　ｄａｔａ　ｉｎ　ｂａｔｃｈｅｓ」をクリアしました。
が、またまた喜びは束の間で、写真１１のように「Ｄｅｆｉｎｅ　ｔｈｅ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ」の最終段階でＡｓｓｅｒｔエラーが発生し中断となりました。

　「Ｄｅｆｉｎｅ　ｔｈｅ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ」の処理工程の詳細は写真１２の通りで、Ａｓｓｅｒｔエラーは、この処理工程の最終段階の「Ｆｉｎａｌｌｙ、ｗｅ　ｔｒａｎｓｆｅｒ　ｏｕｒ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ　ｏｎ　ｔｈｅ　ＧＰＵ」で発生しています。

　従って、工程としては「ｄａｔａｓｅｔ」は、トレーニングセットとテストセットに分割され、トーレーニング用のニューラルネットワークとして「ａｌｅｘｎｅｔ」が定義される工程までは順調に進んでおり、最終工程のＧＰＵへの「ｍｏｄｅｌ」転送がらみでエラーが発生したことになります。
　あまりエラーの内容を詳細に把握できていませんが、いずれにしても「ＣＵＤＡ」、「ＧＰＵ」絡みと思われます。

　処理能力を上げるためにＧＰＵをＧＦ９８００ＧＴからＧＦ　ＧＴＸ１６５０に換装していることもあり、この機会に、「ＣＵＤＡ」、「ＧＰＵ」、「ドライバー」及び「Ｔｏｒｃｈ（Ｐｙｔｏｒｃｈ）」等の関係を、調査・確認し、その関係をクリアーにして作業を進める必要がありそうです。

　と言うことで、またちょっと時間がかかりそうです。
　

　　

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