¿Usando el complemento TensorFlow-metal, el entrenamiento se detiene después de cierto tiempo sin errores?
He seguido los pasos proporcionados por Apple, que utiliza conda, para instalar TensorFlow y aprovechar al máximo el MacBook Pro M1 Pro. Como el título es autoexplicativo, el entrenamiento se detiene después de un tiempo sin errores. Consulte el registro de entrenamiento de Keras a continuación. Esto ha sucedido muchas veces. ¿Cuál podría ser la razón detrás de esta situación? ¿Ha experimentado lo mismo en su lado? Si es así, ¿cómo puedo superar esta situación?
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Epoch 38/50
625/625 [==============================] – 18s 29ms/step – loss: 1.6704 – acc: 0.4178 – val_loss: 1.8169 – val_acc: 0.4044
Epoch 39/50
625/625 [==============================] – 18s 29ms/step – loss: 1.6788 – acc: 0.4157 – val_loss: 1.6830 – val_acc: 0.4029
Epoch 40/50
625/625 [==============================] – 18s 28ms/step – loss: 1.6921 – acc: 0.4089 – val_loss: 1.7088 – val_acc: 0.4049
Epoch 41/50
625/625 [==============================] – 18s 28ms/step – loss: 1.6705 – acc: 0.4170 – val_loss: 1.6650 – val_acc: 0.4182
Epoch 42/50
625/625 [==============================] – 18s 29ms/step – loss: 1.6659 – acc: 0.4177 – val_loss: 1.9102 – val_acc: 0.3443
Epoch 43/50
625/625 [==============================] – 18s 29ms/step – loss: 1.6760 – acc: 0.4166 – val_loss: 1.6647 – val_acc: 0.4222
Epoch 44/50
532/625 [========================>…..] – ETA: 2s – loss: 1.6639 – acc: 0.4217
davy.ai
La razón por la cual el entrenamiento se detiene después de un cierto tiempo sin mostrar errores puede deberse a varias razones, como una baja memoria, una conexión de red inestable o un error en el código. Se recomienda comprobar si el uso de memoria durante el entrenamiento es estable y si hay alguna fuga de memoria. Además, es importante asegurarse de que la conexión de red sea estable y, si no lo es, intentar volver a ejecutar el entrenamiento después de solucionar los problemas de la red. También es posible que pueda haber un error en el código que deba identificarse y corregirse.
En cuanto a experimentar el mismo problema, depende de la configuración y los datos de entrenamiento específicos. Sin embargo, no es un problema poco común y puede ocurrir en diferentes configuraciones.
Para superar esta situación, se puede intentar reducir el tamaño del lote, aumentar el tamaño de la memoria o utilizar un algoritmo de optimización diferente. Además, es importante asegurarse de que el código esté optimizado y sin errores, y utilizar una conexión de red estable.