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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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    Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

chainerでfine tuningした際にsnapshotが読み込めない

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hukuda222

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class VGG(Chain):
    def __init__(self):
        super(VGG, self).__init__()

        with self.init_scope():
            self.base = L.VGG16Layers()
            self.classify = L.Linear(None, 20)

    def __call__(self, x):
        h = self.base(x, layers=['fc7'])['fc7']
        return self.classify(h)


上記のようなネットワークで学習させると、学習自体はうまくいくのですが、trainerのsnapshotを読み込む際に、下記のようなエラーがでます。見た所、snapshotのデータにあるべきデータが存在しないようです。

  File "train.py", line 100, in main
    serializers.load_npz(args.resume, trainer)
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/serializers/npz.py", line 179, in load_npz
    d.load(obj)
  File "/home/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/serializer.py", line 83, in load
    obj.serialize(self)
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 332, in serialize
    self.updater.serialize(serializer['updater'])
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updaters/standard_updater.py", line 172, in serialize
    optimizer.serialize(serializer['optimizer:' + name])
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/optimizer.py", line 549, in serialize
    rule.serialize(serializer[name])
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/optimizer.py", line 295, in serialize
    self._state[key] = serializer(key, None)
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/serializers/npz.py", line 142, in __call__
    dataset = self.npz[key]
  File "/.local/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 239, in __getitem__
    raise KeyError("%s is not a file in the archive" % key)
KeyError: 'updater/optimizer:main/predictor/base/conv2_2/b/m is not a file in the archive'


chainerのバージョンは4.0.0
pythonのバージョンは3.6.5
です。

このエラーの対策をご存知の方がいらっしゃれば、ご教授お願いします。

 エラーが再現できたコード

以下のコードで同様のエラーが発生しました。

import numpy as np
import chainer.links as L
import chainer.functions as F
from chainer import dataset, Chain, training, optimizers, \
    iterators, reporter, cuda,serializers
import argparse
if cuda.available:
    xp = cuda.cupy
else:
    xp = np

class VGG(Chain):
    def __init__(self):
        super(VGG, self).__init__()

        with self.init_scope():
            self.base = L.VGG16Layers()
            self.classify = L.Linear(None, 20)

    def __call__(self, x):
        h = self.base(x, layers=['fc7'])['fc7']
        return self.classify(h)


class DataSet(dataset.DatasetMixin):
    def __init__(self):
        pass

    def __len__(self):
        return 1

    def get_example(self, _):
        return xp.ones((3, 224, 224)).astype('float32'), xp.zeros((1,)).astype('int32')[0]


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--epoch', '-e', type=int, default=2,
                        help='Number of examples in epoch')
    parser.add_argument('--batchsize', '-b', type=int, default=1,
                        help='Number of examples in each mini-batch')
    parser.add_argument('--gpu', '-g', type=int, default=-1,
                        help='GPU ID (negative value indicates CPU)')
    parser.add_argument('--out', '-o', default='result2',
                        help='Directory to output the result')
    parser.add_argument('--resume', '-r', default='',
                        help='Resume the training from snapshot')

    args = parser.parse_args()

    train_dataset = DataSet()

    model = L.Classifier(VGG())


    if args.gpu >= 0:
        cuda.get_device_from_id(args.gpu).use()
        model.to_gpu()

    optimizer = optimizers.Adam()
    optimizer.setup(model)
    model.predictor.base.disable_update()

    train_iter = iterators.SerialIterator(
        train_dataset, batch_size=args.batchsize)

    updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer)
    trainer = training.Trainer(
        updater, (args.epoch, 'epoch'), out=args.out)

    trainer.extend(training.extensions.LogReport(
        trigger=(1, 'epoch')))
    trainer.extend(training.extensions.PrintReport(
        entries=['iteration', 'main/loss',
                 'main/accuracy', 'elapsed_time']),
        trigger=(1, 'epoch'))
    # ここでsnapshotを取っています。
    trainer.extend(training.extensions.snapshot(),
                   trigger=(1, 'epoch'))

    if args.resume:
     # ここで読み込んでいます
        serializers.load_npz(args.resume, trainer)
    trainer.run()


if __name__ == "__main__":
    main()

以下のように実行すると上記のエラーが生じました。

python test.py --gpu 0
python test.py --gpu 0 --resume ./result2/snapshot_iter_1
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  • mkgrei

    2018/05/06 21:44 編集

    コードが正しく書かれているのであれば、特にエラーが出ることなく実行されるのが普通です。という当たり前のことを申し上げておきます。モデルの保存・読込に該当する部分を記述してください。

    キャンセル

  • hukuda222

    2018/05/06 21:52

    追記しました。

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回答 1

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+2

serializers.load_npz(args.resume, trainer, strict=False)

どうしてこのようになってしまうのかは定かではありませんが、snapshotからだとstrict=Falseしないとエラーが出るようです。

serializers.save_npzを使ってmodelやtrainerを保存すると、必要はありません。

バイナリなので、見づらいこと極まりないのですが、snapshotを作る際に何かのpathを壊しているのかもしれません。


ざっと調べた限り、同様のトラブルは見つかりませんでした。
なぜでしょう…


それに加えて、
snapshot_iter_1
デフォルトだとiterの番号になっているので、2,4,...と番号が変化するかと思います。
epochにするためにはfilenameを正しく与えてやる必要があります。
お気をつけください。

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  • 2018/05/07 22:56

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