Keras ошибка компиляции узла

Question

Я пытаюсь подготовить небольшой CNN, используя Keras с ImageDataGenerator так:

model = Sequential() 

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH, 3), activation='relu')) 
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(1, activation='softmax')) 

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) 

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, 
    shear_range=0.2, 
    zoom_range=0.2, 
    horizontal_flip=True, 
    rotation_range=40, 
    fill_mode='nearest') 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    SPLIT_TRAIN_DIR, 
    target_size=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH), 
    batch_size=32, 
    class_mode='binary') 

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    SPLIT_VALIDATION_DIR, 
    target_size=(IM_HEIGHT, IM_WIDTH), 
    batch_size=32, 
    class_mode='binary') 

model.fit_generator(
    train_generator, samples_per_epoch=32, nb_epoch=3, verbose=1, 
    validation_data=validation_generator, nb_val_samples=800) 

Я пытаюсь решить бинарную проблему классификации, но я получаю следующее сообщение об ошибке

Исключение: ('произошло следующее сообщение об ошибке при компиляции узла', GpuElemwise {RoundHalfToEven, no_inplace} (GpuSoftmaxWithBias.0)

, за которым следует большое количество вариантов cuda. Линия это не удается в этот

model.fit_generator(
    train_generator, samples_per_epoch=32, nb_epoch=3, verbose=1, 
    validation_data=validation_generator, nb_val_samples=800) 

Я полностью потерял относительно того, что это может быть, я попробовал несколько различных архитектур для CNN, я также подтвердил, что thte ImageDataGenerator работает отлично. Я не мог понять, в чем проблема.

Я использую Python 3.6.0, 0.8.2 и Theano Keras 1.2.2

Answer 1

делая некоторые более копать я нашел, казалось бы, не связанные issue, но это было то же самое сообщение об ошибке.

Видимо, это проблема с конкретной версией Theano и уже была исправлена ​​в главной ветке. Бег

pip install --upgrade git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano 

решена моя проблема.