Блог

Вывод Keras progress ведет себя неожиданным образом. Он отлично работает, используя только tensorflow / tensorflow: 2.3.1-gpu-juypter docker image, но он больше не работает после установки дополнительных пакетов, как я это сделал. Я также пытался устанавливать пакеты при использовании привилегированного пользователя, но проблема сохраняется. То же самое происходит со средой Conda, хотя я использовал jupyter nbextension enable widgetsnbextension --py и jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager . Ниже приведен неожиданный результат, Dockerfile в requirements.txt .

РЕДАКТИРОВАТЬ: индикатор выполнения TQDM работает так, как ожидалось.

Я не могу понять, почему вывод такой:

Эпоха 1/5 437/437 [==============================] — расчетное время: 0С — потери: 4.3493 — мде: 4.3493 — МДА: 4.409 — ЕТА: 4С — потери: 4.0937 — мде: 4.0937 — МДА: 4.028 — ЕТА: 4С — потери: 4.1436 — мде: 4.1436 — МДА: 4.063 — ЕТА: 4С — потери: 4.1181 — мде: 4.1181 — МДА: 4.054 — ЕТА: 4С — потери: 4.0881 — мде: 4.0881 — МДА: 4.051 — ЕТА: 4С — потери: 4.0321 — мде: 4.0321 — МДА: 3.988 — ЕТА: 4С — потери: 3.9547 — мде: 3.9547 — МДА: 3.909 — ЕТА: 4С — потери: 3.8611 — мде: 3.8611 — МДА: 3.812 — ЕТА: 4С — потери: 3.7203 — мде: 3.7203 — МДА: 3.671 — ЕТА: 4С — потери: 3.4998 — мде: 3.4998 — МДА: 3.447 — ЕТА: 4С — потери: 3.2848 — мде: 3.2848 — << куча текста опущен >> — мде: 1.4330 — МДА: 1.354 — расчетное время: 0С — потери: 1.4304 — мде: 1.4304 — МДА: 1.351 — расчетное время: 0С — потери: 1.4267 — мде: 1.4267 — МДА: 1.347 — расчетное время: 0С — потери: 1.4260 — мде: 1.4260 — МДА: 1.346 — 6С 14 мс/шаг — потеря: 1.4260 — мде: 1.4260 — МДА: 1.3463 — val_loss: 1.0578 — val_MDE: 1.0578 — val_MDA: 1.0586 << и т. д. >>

Ниже приведен файл Dockerfile

 FROM tensorflow/tensorflow:2.3.1-gpu-jupyter

LABEL version="2020.10.26"

ARG UID=1000 
ARG GID=1000
ARG UNAME=worker

# Suppress any manual intervention, configuring packets
ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Add project to the pythonpath
ENV PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/tf

# Ubuntu 18.04 has obsolete version of NodeJS and NPM
ADD https://deb.nodesource.com/setup_12.x nodesource_setup.sh
RUN bash nodesource_setup.sh

RUN groupadd --g ${GID} -o ${UNAME} 
    amp;amp; useradd -m -u ${UID} -g ${GID} -o -s /bin/bash ${UNAME} 
    amp;amp; apt-get update -q 
    #amp;amp; apt-get dist-upgrade -y -q 
    amp;amp; apt-get install -y --no-install-recommends nodejs 
    amp;amp; apt-get clean 
    amp;amp; rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Upgrade system pip to the latest version
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir -U pip

# Switch to unprivileged user
USER ${UID}:${GID}
ENV PATH=$PATH:/home/${UNAME}/.local/bin

COPY requirements.txt .
RUN python3 -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 
    amp;amp; python3 -m pip install --no-cache-dir --user SciencePlots

RUN jupyter nbextension install widgetsnbextension --py
RUN jupyter nbextension enable widgetsnbextension --py
RUN jupyter nbextension install widgetsnbextension --py --user
RUN jupyter nbextension enable widgetsnbextension --py --user

RUN jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
RUN jupyter labextension enable @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

CMD ["bash", "-c", "source /etc/bash.bashrc amp;amp; jupyter notebook --notebook-dir=/tf --ip 0.0.0.0 --no-browser"]
  

Ниже requirements.txt

 numpy
scipy
matplotlib
pandas
h5py
jupyterlab
ipywidgets
tensorflow-gpu
tensorboard
tensorflow-probability
scikit-learn
imbalanced-learn
keras-tuner
seaborn
numexpr
joblib