CVAEのトレーニング時のエラーに関して

お世話になっております。

以前、「Conditional VAE (Variational Auto Encoder) 条件付きVAE」をご紹介頂き

お勉強させて頂いております。

本プログラムを自身のGPU搭載PCを使って学習させたいと思い、doTraining=1;　にしてみました。

しかしエラーになってしまい、解決方が解らず悩んでおります。

どのようにすれば、GPUでの学習が可能になるか、ご教授頂きたく、よろしくお願いいたします。

*****　　以下エラーです　******************************

エラー: dlfeval

層 'emb': 入力データが無効です。 層 'embedAndReshapeLayer' において、'predict' の 'Z' のタイプが正しくありません。

'single' が必要ですが、代わりに 'gpuArray' となっていました。

エラー: Conditional_VAE

[infGrad, genGrad] = dlfeval(...

**********************************************

以下のように　doTraining=1;　とすると上記のエラーになります。

なお、以下のコードの下3行（太字記載）を　％で伏せるとエラーにはなりませんが、

GPUが使えない事になり、困惑しております。

Train Model

doTraining=1;　　　

if doTraining==1

for epoch = 1:numEpochs % the tranining data is learned in total of "numEpochs" times

tic;

for i = 1:numIterations

iteration = iteration + 1;

idx = (i-1)*miniBatchSize+1:i*miniBatchSize;

XBatch = XTrain(:,:,:,idx);

XBatch = dlarray(single(XBatch), 'SSCB');

YBatch = permute(YTrain(idx),[2 3 4 1]);

% For example, the 2nd dimension goes to 4th dimension

YBatch = dlarray(single(YBatch), 'SSCB');

if (executionEnvironment == "auto" && canUseGPU) || executionEnvironment == "gpu"

XBatch = gpuArray(XBatch);

end

Answer 1

[Kenta]

こんにちは、file exchangeのconditional vaeを試していただいたとのこと、ありがとうございます。

大変申し訳ないのですが、私の方で試しても同じエラーがでました。作成した2020a当時ではうまく行っていたと思うのですが、、、2020aをインストールして実行すればできるかもしれませんが、わざわざバージョンダウンさせても、エラーがで続けてもへこみますし、このままCPUで計算するか、conditional GANでやってみるのが良いかもしれません。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html

おそらくパフォーマンスはCVAEと同等　OR　CGANのほうが良くなるはずで、CVAE特有の使い方をしない限り特に問題は起こらないものと思います。

[eri matsuyama]

kenta 様

御忙しい時期に、ご対応頂き、感謝申し上げます。

ありがとうございます。バージョンの問題との事で理解いたしました。

現在、VAEならびにConditional VAEのアルゴリズムを

お勉強している最中です。

コードを拝見させて頂きながら、一般画像で精度が向上するためには、

何を調整すべきかを、考えて行きたいと思っています。

ありがとうございました。