Python Tensorflow 環境構築(失敗編)


Python Tensorflow 環境構築(失敗編)

ネットをプラプラしておりますと@coz-a様の 機械学習でギターアンプをモデリングする というページを拝見しました。人工知能でアンプの音を解析しPCをアンプシュミュレーター化するpytonコードでした。これは試してみねば、ということでPythonTensorFlow環境構築の記録です。

Nvidea Cuda

TensorflowといえばNvideaですね。部屋を探すと9600GTが出てきました。CUDAはCompute Capability1.0で一応対応しております。余ったパーツで一台組みなおしpython環境構築、しかしtensorflowがCompute Capability3.0以上必要で撃沈

Radeon Rocm

メインマシンRadeonですのでRocmに挑戦です。VMwareにてUbantuをいれてAnacondaをいれてRocmをいれてトライ、HD7750じゃダメ?らしく撃沈

TensorFlow-GpuはあきらめTensorflow-CPUに挑戦

fx_replicator.pyのヘッダーに追記

  1. import os
  2. import datetime
  3. import wave
  4. import yaml
  5. import numpy as np
  6. from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
  7. from keras.models import Sequential
  8. from keras.layers import LSTM
  9. from keras.layers import Bidirectional
  10. from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint, EarlyStopping
  11. from keras.losses import mean_squared_error

fx_replicator.pyのdef build_model(timesteps):を下記に書き換え

  1. def build_model(timesteps):
  2.     model = Sequential()
  3.     model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), input_shape=(timesteps, 1), name="lstm_1"))
  4.     model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), name="lstm_2"))
  5.     model.add(Bidirectional(LSTM(1, return_sequences=True), name="lstm_out"))
  6.     return model

PathcEditor

ついに動きました。しかし1epoch1時間30分...10回ほどでStopをかけてWave変換してみましたが、回数不足で妙な音に変化しておりました。とりあえずTensorflow環境は構築できました。

ちなみにpython・tensorflowは環境構築している位の素人です。(ほかの言語も素人ですがw)

次回 python tensorflow-Gpu (成功編)~ google.colab~へ続く

参考リンク Spcial thanks

機械学習でギターアンプをモデリングする
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