質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
87.20%
Chainer

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

chainerでのStopiterationを回避するには?

KazuyaKojima
KazuyaKojima

総合スコア0

Chainer

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

1回答

0評価

0クリップ

1430閲覧

投稿2019/11/26 06:36

現在CNNを用いた株価騰落の分類を行うモデルを作成しています。
以前まできちんと動作していたのですがある時から急に
StopIterationのエラーが出て2回目以降の学習を繰り返してくれなくなりました。
調べてみても原因が全く分からず困っております。

以下エラー全文です
epoch main/loss main/accuracy validation/main/loss validation/main/accuracy elapsed_time
1 20.1328 0.509596 0.692708 0.526667 605.443
Exception in main training loop:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 316, in run
update()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/updaters/standard_updater.py", line 175, in update
self.update_core()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/updaters/standard_updater.py", line 180, in update_core
batch = iterator.next()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/iterators/serial_iterator.py", line 75, in next
raise StopIteration
Will finalize trainer extensions and updater before reraising the exception.
Traceback (most recent call last):
File "cnn.py", line 67, in <module>
trainer.run()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 349, in run
six.reraise(*exc_info)
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/six.py", line 693, in reraise
raise value
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 316, in run
update()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/updaters/standard_updater.py", line 175, in update
self.update_core()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/training/updaters/standard_updater.py", line 180, in update_core
batch = iterator.next()
File "/Users/kojimakazuya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/iterators/serial_iterator.py", line 75, in next
raise StopIteration
StopIteration

python

import matplotlib.pyplot as plt import load_data import stock_data import img_to_vector import load_vector import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import chainer import chainer.links as L import chainer.functions as F from chainer import Chain, Variable, datasets, optimizers from chainer import report, training from chainer.training import extensions from chainer import iterators from chainer import serializers import chainer.cuda #データの準備 sp500, topix500, usd_jpy = load_vector.load_vector() x_train, x_test = topix500[:2000], topix500[2000:] t_train, t_test = load_data.label(stock_data.teacher_dataset()[:2000]), load_data.label(stock_data.teacher_dataset()[2000:]) train = list(zip(x_train, t_train)) test = list(zip(x_test, t_test)) class CNN(Chain): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() with self.init_scope(): self.cn1 = L.Convolution2D(None, 32, ksize=3, pad=1) self.cn2 = L.Convolution2D(None, 32, ksize=3, pad=1) self.fc1 = L.Linear(None, 100) self.fc2 = L.Linear(100, 2) def __call__(self, x, t=None): h1 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn1(x)), ksize=2, stride=2) h2 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn2(h1)), ksize=2, stride=2) h3 = F.dropout(F.relu(self.fc1(h2))) return self.fc2(h3) model = CNN() net = L.Classifier(model) optimizer = optimizers.Adam().setup(net) batchsize = 20 train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, batchsize, repeat=False, shuffle=True) test_iter = chainer.iterators.SerialIterator(test, batchsize, repeat=False, shuffle=True) updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=-1) # device=-1でCPUでの計算実行を指定 epoch = 100 trainer = training.Trainer(updater, (epoch, 'epoch'), out='result') # テストデータで評価 trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter, net, device = -1)) # 学習を記録 trainer.extend(extensions.LogReport(trigger=(1, 'epoch'))) # グラフに描画、保存 trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'validation/main/loss'], x_key='epoch', file_name='cnn2_loss.png')) trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'validation/main/accuracy'], x_key='epoch', file_name='cnn2_accuracy.png')) trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'main/loss', 'main/accuracy','validation/main/loss', 'validation/main/accuracy','elapsed_time']), trigger=(1, 'epoch')) trainer.run()

良い質問の評価を上げる

以下のような質問は評価を上げましょう

  • 質問内容が明確
  • 自分も答えを知りたい
  • 質問者以外のユーザにも役立つ

評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

  • プログラミングに関係のない質問
  • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
  • 問題・課題が含まれていない質問
  • 意図的に内容が抹消された質問
  • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
  • 広告と受け取られるような投稿

評価を下げると、トップページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
87.20%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問

同じタグがついた質問を見る

Chainer

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。