問題タブ [magenta]

Python ライブラリを使用してローカルでモデルをトレーニングし、3 つのファイルを取得しました。

• ckpt.index
• ckpt.meta
• ckpt.data

その後、このページの「Dumping Your Weights」の下の手順に従いましたが、次のようにもなりました。

• weights_manifest.json
• group1-shard1of2
• group1-shard2of2

このconfig.jsonファイルもあります

しかし、js ライブラリを使用してインポートしようとすると、クラッシュします。

エラーログ

クラッシュ直前の値

Vue または Nuxt テンプレートでマゼンタ音楽フレームワークをセットアップする適切な方法を理解したいです。これまでのところ、例を見つけることができません。誰かがこのセットアップを手伝ってくれますか?

( https://hello-magenta.glitch.me/ )のマゼンタ音楽の Hello World の例に従っており、この例を VueJS または NuxtJS フレームワークに取り入れようとしています。

VueJSでMagentaをセットアップしようとしたレポへのリンクは次のとおりです- https://github.com/Dantonyswamy/magentamusic-vue

tensorflow-gpu をピギーバックするマゼンタでカスタム モデルをトレーニングしようとしています。問題は、何があっても、tensorflow が GPU メモリを適切に割り当ててトレーニングを開始できないことです。記録のために、これが私が使用しているコマンドです：

これは、seq_length が 2048 に設定されている場合に問題なく機能し、CPU と GPU の電力を約 25% しか使用しません。私は i7-9600k と RTX 2070 を持っており、8 GB の VRAM を搭載しています。ただし、4096 に増やすと、最小量の GPU 割り当てでも失敗し始めます。ログの (要約) バージョンは次のとおりです。

ここの「完全な」関連ログにペーストビンを添付しました: https://pastebin.com/CQpYdUC4

明らかな疑問を解決するために、いいえ、GPU を使用して他のプログラムを実行していません。また、複数のインスタンスを実行していません。最大 8 GB まで使用できるはずなのに、512 MB の GPU 使用量を割り当てることさえできません。

t2t_trainer.py スクリプトで memory_fraction を 0.2 まで手動で減らしてみました。また、「allow_growth」を設定してみました。これらはどちらも役に立たないようですが、memory_fraction を 0.2 に設定すると使用可能なメモリが減少し、最初は 7 ではなく 1.44 GB を割り当てようとするだけでした。

私は途方に暮れています。記録として、これは Tensorflow 1.14 と CUDA 10.0 です。これは、モデルで必要とされるためです。