

こんにちは  
私はnsynthのトレーニングを試しているのですが、エラーが発生してしまいます。もし解決策などがありましたらご教授ください  
環境は  
Ubuntu 16.04 LTS  
magenta-gpu 0.3.12  
tensorflow-gpu 1.11.0

[code]

    ＄bazel run //magenta/models/nsynth/baseline:train -- --train_path=//home/nekome/tffile.tfrecords ---logdir=//home/nekome/Logdire
    WARNING: Processed legacy workspace file /home/nekome/magenta/tools/bazel.rc. This file will not be processed in the next release of Bazel. Please read https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/6319 for further information, including how to upgrade.
    INFO: Analysed target //magenta/models/nsynth/baseline:train (0 packages loaded).
    INFO: Found 1 target...
    Target //magenta/models/nsynth/baseline:train up-to-date:
      bazel-bin/magenta/models/nsynth/baseline/train
    INFO: Elapsed time: 0.059s, Critical Path: 0.00s
    INFO: 0 processes.
    INFO: Build completed successfully, 1 total action
    INFO: Running command line: bazel-bin/magenta/models/nsynth/baseline/train '--trINFO: Build completed successfully, 1 total action
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:99] Couldn't open CUDA library libcudnn.so. LD_LIBRARY_PATH: 
    I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1407] Unable to load cuDNN DSO
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
    Traceback (most recent call last):
      File "/home/nekome/.cache/bazel/_bazel_root/8d760b4887a3a97dbc093bfa28201502/execroot/__main__/bazel-out/k8-opt/bin/magenta/models/nsynth/baseline/train.runfiles/__main__/magenta/models/nsynth/baseline/train.py", line 23, in <module>
        from magenta.models.nsynth import reader
      File "/home/nekome/.cache/bazel/_bazel_root/8d760b4887a3a97dbc093bfa28201502/execroot/__main__/bazel-out/k8-opt/bin/magenta/models/nsynth/baseline/train.runfiles/__main__/magenta/models/nsynth/reader.py", line 24, in <module>
        from magenta.models.nsynth import utils
      File "/home/nekome/.cache/bazel/_bazel_root/8d760b4887a3a97dbc093bfa28201502/execroot/__main__/bazel-out/k8-opt/bin/magenta/models/nsynth/baseline/train.runfiles/__main__/magenta/models/nsynth/utils.py", line 29, in <module>
        slim = tf.contrib.slim
    AttributeError: 'module' object has no attribute 'slim'
    
[/code]

どうすれば解決できますか？  
問題のutils.pyというファイルは[こちら](https://drive.google.com/file/d/1NLzwn0dD5nHj8x-qIIBSsQeMqYJpTLV8/view?usp=sharing)です


CC BY-SA 4.0
2018-10-23T09:41:52.230
49562
2020-04-15T06:00:50.097
30633
question
python tensorflow
AttributeError: 'module' object has no attribute 'slim'


この質問は、`Magenta`の開発環境の構築の質問と思われます。質問のようなエラーが発生する場合は、パッケージに問題が生じている可能性が高いため、新たに仮想環境を作成して、Magentaのホームページ（<https://github.com/tensorflow/magenta>）の手順に従ってインストールするのがいいと思われます。数分でインストールできます。

`Ubuntu 16.04 LTS`でPython3を使用する場合は、以下のようにします。

まず、`venv`をインストールできていなければ`apt`でインストールします。

[code]

    sudo apt install python3-venv
    
[/code]

それから、`Magenta`の開発環境をインストールしたいディレクトリーに移動します。  
次に｀magenta`のリポジロリ−をクーロンして、そのディレクトリーに移動します。

[code]

    git clone https://github.com/tensorflow/magenta.git
    cd ./magenta
    
[/code]

仮想環境を作成します。

[code]

    /usr/bin/python3 -m venv env
    
[/code]

仮想環境を有効化してから、`magenta-gpu`をインストールします。`magenta-
gpu`をpipでインストールすることにより、`tensorflow`等他の必要なパッケージもインストールされます。

[code]

    source env/bin/activate
    pip3 install magenta-gpu
    
[/code]

`Magenta`の開発環境をテストします。

[code]

    bazel test //magenta/...
    
[/code]

`Executed 1 out of 55 tests: 54 tests pass and 1 fails
locally.`となればOKです。//magenta/music:musicnet_io_test は、Python3の場合は失敗します。

仮想環境を出る時は以下のコマンドを実行します。  
deactivate

次回以降は、`Magenta`の開発環境のディレクトリーに移動して、以下で仮想環境を有効化してから作業をします。

[code]

    source env/bin/activate
    
[/code]

なお、仮想環境の詳しい説明については、公式チュートリアルの [12\.
仮想環境とパッケージ](http://ttps://docs.python.org/ja/3.7/tutorial/venv.html)をみてください。また、Python2,
Anaconda(Miniconda)を使いたい場合も、仮想環境を作成できます。その場合は、それぞれのマニュアルで確認してください。


CC BY-SA 4.0
2018-10-25T01:24:37.437
49633
2018-10-26T01:49:01.667
2018-10-26T01:49:01.667
15171
15171
49562
answer