Erreur Keras LSTM

Question

Je reçois l'erreur suivante lorsque j'essaie d'exécuter l'exemple de générateur de texte LSTM à partir d'exemples keras. Exception: ('L'erreur suivante s'est produite lors de la compilation du noeud', DotModulo (A, s, m, A2, s2, m2), '\ n', "Compilation échouée (return status = 1): clang: error: argument inconnu: '-target-feature' .clang: erreur: unknown argument: '-sse4a' .clang: erreur: unknown argument: '-target-feature' .clang: erreur: unknown argument: '-target-feature '.clang: erreur: inconnue argument:' -target-feature '.clang: erreur: inconnue argument:' -tbm '.clang: erreur: inconnue argument:' -target-feature '.clang: erreur: inconnue argument:' -target-feature '.clang: erreur: inconnue argument:' -fma4 '.clang: erreur: inconnue argument:' -target-feature '.clang: erreur: inconnue argument:' -target-feature '.clang: erreur: argument inconnu: '-prfchw' .clang: erreur: inconnue argument: '-target-feature' .clang: erreur: inconnue argument: '-target-feature' .clang: erreur: inconnue argument: '-target-feature'. bruit : erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-rdseed'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: inconnue argument: '-sha'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: argument inconnu: '-target-feature'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ cx16'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire de ce type: '+ xsave'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ bmi2'. clang: erreur: langue non reconnue: 'savec'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ fsgsbase'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ avx'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire de ce type: '+ rtm'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ popcnt'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ fma'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ bmi'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ aes'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ rdrnd'. clang: erreur: langue non reconnue: 'sauvegarde'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ sse4.1'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire de ce type: '+ sse4.2'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ avx2'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ sse'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ lzcnt'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ pclmul'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ f16c'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ ssse3'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ mmx'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ cmov'. clang: erreur: langue non reconnue: 'op'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ movbe'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ hle'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire de ce type: '+ xsaveopt'. clang: erreur: aucun fichier ou répertoire: '+ sse2'. clang: erreur: pas de fichier ou de répertoire: '+ sse3'. », '[DotModulo (A, s, m, A2, s2, m2)]')

Je n'ai pas apporté de modifications au code, sauf passe dans mes propres des données. Voici mon code.

from keras.models import Sequential 
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout 
from keras.layers.recurrent import LSTM 
import numpy as np 
import random 
import sys 

text = texts[0] 
print('corpus length:', len(text)) 

chars = set(text) 
print('total chars:', len(chars)) 
char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(chars)) 
indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(chars)) 

# cut the text in semi-redundant sequences of maxlen characters 
maxlen = 40 
step = 3 
sentences = [] 
next_chars = [] 
for i in range(0, len(text) - maxlen, step): 
    sentences.append(text[i: i + maxlen]) 
    next_chars.append(text[i + maxlen]) 
print('nb sequences:', len(sentences)) 

print('Vectorization...') 
X = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) 
y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.bool) 
for i, sentence in enumerate(sentences): 
    for t, char in enumerate(sentence): 
     X[i, t, char_indices[char]] = 1 
    y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1 


# build the model: 2 stacked LSTM 
print('Build model...') 
model = Sequential() 
model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(maxlen,  len(chars)))) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(Dense(len(chars))) 
model.add(Activation('softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') 


def sample(a, temperature=1.0): 
    # helper function to sample an index from a probability array 
    a = np.log(a)/temperature 
    a = np.exp(a)/np.sum(np.exp(a)) 
    return np.argmax(np.random.multinomial(1, a, 1)) 

# train the model, output generated text after each iteration 
for iteration in range(1, 60): 
    print() 
    print('-' * 50) 
    print('Iteration', iteration) 
    model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1) 

    start_index = random.randint(0, len(text) - maxlen - 1) 

    for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]: 
     print() 
     print('----- diversity:', diversity) 

     generated = '' 
     sentence = text[start_index: start_index + maxlen] 
     generated += sentence 
     print('----- Generating with seed: "' + sentence + '"') 
     sys.stdout.write(generated) 

     for i in range(400): 
      x = np.zeros((1, maxlen, len(chars))) 
      for t, char in enumerate(sentence): 
       x[0, t, char_indices[char]] = 1. 

      preds = model.predict(x, verbose=0)[0] 
      next_index = sample(preds, diversity) 
      next_char = indices_char[next_index] 

      generated += next_char 
      sentence = sentence[1:] + next_char 

      sys.stdout.write(next_char) 
      sys.stdout.flush() 
     print() 

S'il vous plaît aidez-moi.

Answer 1

Ce fut une erreur liée clang.Après qu'Apple a mis à jour les outils xCode, mon clang est devenu incompatible avec les pilotes Cuda de Nvidia. La mise à jour des pilotes a résolu le problème. Si une nouvelle mise à jour n'est pas disponible, vous devez en attendre un ou restaurer leurs outils xCode.