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BURI55

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以下のプログラムを動かそうとしています。

# optimizerimport argparse
from functools import partial
from pathlib import Path

from chainer import cuda
from chainer import optimizers
from chainer import training
from chainer.dataset import convert
from chainer.iterators import MultiprocessIterator
from chainer.training import extensions
from chainerui.utils import save_args

from become_yukarin.config.config import create_from_json
from become_yukarin.dataset import create as create_dataset
from become_yukarin.model.model import create
from become_yukarin.updater.updater import Updater

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('config_json_path', type=Path)
parser.add_argument('output', type=Path)
arguments = parser.parse_args()

config = create_from_json(arguments.config_json_path)
arguments.output.mkdir(exist_ok=True)
config.save_as_json((arguments.output / 'config.json').absolute())

# model
if config.train.gpu >= 0:
    cuda.get_device_from_id(config.train.gpu).use()
predictor, discriminator = create(config.model)
models = {
    'predictor': predictor,
    'discriminator': discriminator,
}

# dataset
dataset = create_dataset(config.dataset)
train_iter = MultiprocessIterator(dataset['train'], config.train.batchsize)
test_iter = MultiprocessIterator(dataset['test'], config.train.batchsize, repeat=False, shuffle=False)
train_eval_iter = MultiprocessIterator(dataset['train_eval'], config.train.batchsize, repeat=False, shuffle=False)


def create_optimizer(model):
    optimizer = optimizers.Adam(alpha=0.0002, beta1=0.5, beta2=0.999)
    optimizer.setup(model)
    return optimizer


opts = {key: create_optimizer(model) for key, model in models.items()}

# updater
converter = partial(convert.concat_examples, padding=0)
updater = Updater(
    loss_config=config.loss,
    predictor=predictor,
    discriminator=discriminator,
    device=config.train.gpu,
    iterator=train_iter,
    optimizer=opts,
    converter=converter,
)

# trainer
trigger_log = (config.train.log_iteration, 'iteration')
trigger_snapshot = (config.train.snapshot_iteration, 'iteration')

trainer = training.Trainer(updater, out=arguments.output)

ext = extensions.Evaluator(test_iter, models, converter, device=config.train.gpu, eval_func=updater.forward)
trainer.extend(ext, name='test', trigger=trigger_log)
ext = extensions.Evaluator(train_eval_iter, models, converter, device=config.train.gpu, eval_func=updater.forward)
trainer.extend(ext, name='train', trigger=trigger_log)

trainer.extend(extensions.dump_graph('predictor/loss'))

ext = extensions.snapshot_object(predictor, filename='predictor_{.updater.iteration}.npz')
trainer.extend(ext, trigger=trigger_snapshot)

trainer.extend(extensions.LogReport(trigger=trigger_log))

save_args(arguments, arguments.output)
trainer.run()


結果こうなりました。

train.py
C:\Users\KHB15\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
Traceback (most recent call last):
  File "C:\become-yukarin\become-yukarin\train.py", line 19, in <module>
    parser = argparse.ArgumentParser()
NameError: name 'argparse' is not defined


FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type.のエラーとNameError: name 'argparse' is not definedのエラーにこまっています。どうすれば良いでしょうか?FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type.のエラーに関しては、pip install h5py==2.8.0rc1で出なくなりました。NameError: name 'argparse' is not definedのエラーにこまっています。どうすれば良いでしょうか?

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  • y_waiwai

    2018/03/31 08:29

    しつもんはなんでしょうか

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

-2

1番めをgoogle翻訳にかけると、

FutureWarning:issubdtypeの2番目の引数をfloatからnp.floatingに変換することは推奨されていません。 将来、np.float64 == np.dtype(float).typeとして扱われます。

ちと意味不明なところもありますが、要するに、issubdtypeの2番目の引数の変数の型が違うのでどーにかしたほうがいいんじゃないの?と言ってるようです。
こっちはWarningですね(そのままにしといてもいいけど、間違いなんじゃ?ということですね)

二番目

NameError:名前 'argparse'が定義されていません

これはそのままそのとおりのはなしです。
(Errorなんで、これを修正しないと実行できない)

そのプログラムがあなたの思うように動くように、これらを修正すればいいというはなしですね

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  • 2018/03/31 08:48

    もしかして、このプログラム(train.py)に引数が必要とかですか?

    キャンセル

  • 2018/03/31 08:54

    parser = argparse.ArgumentParser()

    argparse というクラスが存在しない、ということなんで、それをどうにかしないといけないですねー
    あなたが書いたコードなら、あなたが考えるべきことですね

    キャンセル

  • 2018/03/31 08:55

    「python argparse」でぐぐると、いろいろ出てくるようですが。

    キャンセル

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