chainerのtrainer.run()をJupiter notebookで実行したときにエラーが起こる

Question

###trainer.run()だけを実行したい

Chainerで適当な機械学習モデルを組んで、jupyter notebook上で単独セルでtrainer.run()を実行すると、1回目は問題なく実行されますが、2回目以降そのセルの実行時にRuntimeError: cannot run training loop multiple timesが出てしまいます。毎回Restart & Run allを実行しなければならないのでしょうか？

サンプル置いときます。

import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_iris
x,t = load_iris(return_X_y=True)
x = x.astype('float32')
t = t.astype('int32')

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
sc.fit(x)
sc.transform(x)

from chainer.datasets import TupleDataset,split_dataset_random
dataset = TupleDataset(x,t)
n_train = int(len(dataset)*0.7)
n_valid = int(len(dataset)*0.2)

train,valid_test = split_dataset_random(dataset,n_train,seed=0)
valid,test = split_dataset_random(valid_test,n_valid,seed=0)


from chainer import iterators
batch_size = 5
train_iter = iterators.SerialIterator(train,batch_size)
valid_iter = iterators.SerialIterator(valid,batch_size,shuffle=False,repeat=False)



class Net(chainer.Chain):
    def __init__(self,n_mid=10,n_out=3):
        super(Net,self).__init__()
        with self.init_scope():
            self.l1 = L.Linear(None,n_mid)
            self.l2 = L.Linear(n_mid,n_mid)
            self.l3 = L.Linear(n_mid,n_out)

    def forward(self,x):
        h = F.relu(self.l1(x))
        h = F.relu(self.l2(h))
        h = self.l3(h)
        return h

from chainer import optimizers,training
predictor = Net()
net = L.Classifier(predictor)
print(net.predictor)
optimizer = optimizers.SGD().setup(net)
updater = training.StandardUpdater(train_iter,optimizer,device=-1)
from chainer.training.triggers import EarlyStoppingTrigger
trainer = training.Trainer(updater,(25,'epoch'),out='results/iris_result')

from chainer.training import extensions
trainer.extend(extensions.LogReport(trigger=(1,'epoch'),log_name='log'))
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'iteration', 'main/loss', 'main/accuracy'])))

trainer.run()

これらをセルを分けて実行すると質問の状況が得られます。

Answer 1

    283         if self._done:
--> 284             raise RuntimeError('cannot run training loop multiple times')
    285 
    286         try:

RuntimeError: cannot run training loop multiple times

エラーコードの詳細を見ると、self._done(=True)をトリガーとして意図的にエラーを出しているようです。

ですので、実行前にself._done=Falseとすることで何度もtrainer.run()を実行できます。

trainer._done=False
trainer.run()

この場合、途中(今回の場合はepoch=25)で止めていた学習の続きを行う形になり、epoch=26から50の学習を行います。

一応、単純に学習回数を増やしたいのならば、以下の部分の「25」を変えることで学習階数を調整できます。

trainer = training.Trainer(updater,(25,'epoch'),out='results/iris_result')

---

もし、学習自体を再度やり直したいのであれば、trainerの定義(第1セルの実行)を再度行ってからtrainer.run()を実行する必要があります。

ご参考になれば幸いです。