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
- import os
- import datetime
- import wave
- import yaml
- import numpy as np
- from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
- from keras.models import Sequential
- from keras.layers import LSTM
- from keras.layers import Bidirectional
- from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint, EarlyStopping
- from keras.losses import mean_squared_error
fx_replicator.pyのdef build_model(timesteps):を下記に書き換え
- def build_model(timesteps):
- model = Sequential()
- model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), input_shape=(timesteps, 1), name="lstm_1"))
- model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), name="lstm_2"))
- model.add(Bidirectional(LSTM(1, return_sequences=True), name="lstm_out"))
- return model
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
