StopIterationについて

Question

while train_iterator.epoch<MAX_EPOCH:
  #学習データセットを反復子から取り出す
  train_dataset=train_iterator.next()

  #学習データを学習データと教師ラベルデータにアンパック
  train_data,teacher_labels=concat_examples(train_dataset)

  #モデルにかけて、予測値の計算
  prediction_train=model(train_data)

  #得られた予測値と教師ラベルデータと比較して、学習誤差の計算をする
  loss=F.softmax_cross_entropy(prediction_train,teacher_labels)
  
  #ニューラルネットワークの中の勾配を計算します
  model.cleargrads()
  #誤差を逆伝播する
  loss.backward()

  #誤差を反映して、パラメータを更新する
  optimizer.update()
  #一回学習(epoch)が終わったら検証データに対する予測精度を計ります
  if train_iterator.is_new_epoch:
    testEpoch(train_iterator,loss)

学習回数:01-->学習誤差:0.50検証誤差:0.5114検証精度:0.88
検証誤差:0.4885検証精度:0.90
検証誤差:0.4978検証精度:0.89
検証誤差:0.5168検証精度:0.88
検証誤差:0.5342検証精度:0.87
検証誤差:0.5556検証精度:0.85
検証誤差:0.5611検証精度:0.85
検証誤差:0.5474検証精度:0.86
検証誤差:0.5362検証精度:0.86
検証誤差:0.5414検証精度:0.86
検証誤差:0.5422検証精度:0.86
検証誤差:0.5513検証精度:0.86
検証誤差:0.5761検証精度:0.85
検証誤差:0.5753検証精度:0.85
検証誤差:0.5760検証精度:0.85
検証誤差:0.5803検証精度:0.85
検証誤差:0.5814検証精度:0.85
検証誤差:0.5903検証精度:0.85
検証誤差:0.5872検証精度:0.85
検証誤差:0.5852検証精度:0.85
検証誤差:0.5914検証精度:0.85
検証誤差:0.6007検証精度:0.85
検証誤差:0.6023検証精度:0.85
検証誤差:0.6001検証精度:0.85
検証誤差:0.5970検証精度:0.85
検証誤差:0.5965検証精度:0.85
検証誤差:0.5970検証精度:0.85
検証誤差:0.5938検証精度:0.85
検証誤差:0.5881検証精度:0.85
検証誤差:0.5883検証精度:0.85
検証誤差:0.5836検証精度:0.85
検証誤差:0.5831検証精度:0.85
検証誤差:0.5812検証精度:0.85
検証誤差:0.5805検証精度:0.85
検証誤差:0.5781検証精度:0.85
検証誤差:0.5806検証精度:0.85
検証誤差:0.5770検証精度:0.85
検証誤差:0.5819検証精度:0.85
検証誤差:0.5870検証精度:0.85
検証誤差:0.5872検証精度:0.85
検証誤差:0.5861検証精度:0.85
検証誤差:0.5857検証精度:0.85
検証誤差:0.5879検証精度:0.85
検証誤差:0.5883検証精度:0.85
検証誤差:0.5898検証精度:0.85
検証誤差:0.5885検証精度:0.85
検証誤差:0.5870検証精度:0.85
検証誤差:0.5856検証精度:0.85
検証誤差:0.5888検証精度:0.85
検証誤差:0.5884検証精度:0.85
検証誤差:0.5846検証精度:0.85
検証誤差:0.5800検証精度:0.85
検証誤差:0.5756検証精度:0.85
検証誤差:0.5690検証精度:0.85
検証誤差:0.5623検証精度:0.86
検証誤差:0.5579検証精度:0.86
検証誤差:0.5565検証精度:0.86
検証誤差:0.5532検証精度:0.86
検証誤差:0.5515検証精度:0.86
検証誤差:0.5509検証精度:0.86
検証誤差:0.5511検証精度:0.86
検証誤差:0.5485検証精度:0.86
検証誤差:0.5419検証精度:0.86
検証誤差:0.5374検証精度:0.86
検証誤差:0.5339検証精度:0.86
検証誤差:0.5347検証精度:0.86
検証誤差:0.5351検証精度:0.86
検証誤差:0.5356検証精度:0.86
検証誤差:0.5331検証精度:0.86
検証誤差:0.5301検証精度:0.86
検証誤差:0.5264検証精度:0.87
検証誤差:0.5242検証精度:0.87
検証誤差:0.5225検証精度:0.87
検証誤差:0.5184検証精度:0.87
検証誤差:0.5195検証精度:0.87
検証誤差:0.5177検証精度:0.87
検証誤差:0.5154検証精度:0.87
検証誤差:0.5119検証精度:0.87
検証誤差:0.5125検証精度:0.87
検証誤差:0.5097検証精度:0.87
検証誤差:0.5072検証精度:0.87
検証誤差:0.5050検証精度:0.87
検証誤差:0.5043検証精度:0.87
検証誤差:0.5023検証精度:0.88
検証誤差:0.5000検証精度:0.88
検証誤差:0.4979検証精度:0.88
検証誤差:0.4945検証精度:0.88
検証誤差:0.4901検証精度:0.88
検証誤差:0.4864検証精度:0.88
検証誤差:0.4833検証精度:0.88
検証誤差:0.4848検証精度:0.88
検証誤差:0.4826検証精度:0.88
検証誤差:0.4814検証精度:0.88
検証誤差:0.4788検証精度:0.88
検証誤差:0.4768検証精度:0.88
検証誤差:0.4752検証精度:0.88
検証誤差:0.4761検証精度:0.88
検証誤差:0.4794検証精度:0.88
検証誤差:0.4814検証精度:0.88

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-e885206495e7> in <module>()
21 #一回学習(epoch)が終わったら検証データに対する予測精度を計ります
22 if train_iterator.is_new_epoch:
---> 23 testEpoch(train_iterator,loss)

<ipython-input-19-cc2b39f6b0fe> in testEpoch(train_iterator, loss)
24
25 if test_iterator.is_new_epoch:
---> 26 test_iterator.epoch=0
27 test_iterator.current_position=0
28 test_iterator.is_new_epoch=False

AttributeError: can't set attribute
解決策がわかりません

Comments

[jbpb0]

---> 23 testEpoch(train_iterator,loss)

の後に、もっといろいろ表示されてたら、省略しないで全部書いてください

あと、「testEpoch」って何でしょうか？

[k.nirasawa]

編集しました。前とは違うエラーが出てしまいました。
testEpochについては、自分もサンプルコードを参考に作っているため把握しておりません。
申し訳ありません。

Answer 1

25 if test_iterator.is_new_epoch:

---> 26 test_iterator.epoch=0
27 test_iterator.current_position=0
28 test_iterator.is_new_epoch=False
AttributeError: can't set attribute

chainerでのAttributeError: can't set attributeがわからない
の私の回答を見てください

　
【追記】

「StopIteration」というエラーが出てしまいました。

test_iterator = iterators.SerialIterator(test_data, BATCH_SIZE,
                                     repeat=False, shuffle=False)

↓ 変更

test_iterator = iterators.SerialIterator(test_data, BATCH_SIZE, shuffle=False)

Comments

[k.nirasawa]

修正して試してみましたが、「StopIteration」というエラーが出てしまいました。

[jbpb0]

そのエラーも、省略しないで質問を編集して書いてください
(今質問に書かれてるエラーは削除しないで残して、それに追記する)

[jbpb0]

動かそうとしてるのは、下記書籍の242ページから解説されてるmnistのコードですか？
https://books.google.co.jp/books?id=NMCmDwAAQBAJ&pg=PA242#v=onepage&q&f=false

[k.nirasawa]

エラーを書こうともう一度コードを実行したところ、今まで1一回で終わっていた学習が複数回続きました。コードはいじっていないのですがこれはエラーになるのでしょうか？
学習終了後にエラーの表記はありませんでした。

動かそうとしているのは、おっしゃる通りのministのコードです。

[jbpb0]

書籍のコード
https://github.com/Kokensha/book-ml/blob/master/Colaboratory/04_05(Chainer_MNIST).ipynb
から、私が最初に回答に書いた(実際は他の質問の回答の参照ですが)変更のみ行った状態で、最新のChainer 7.8.0で実行したら、「StopIteration」が発生しました

そこで、書籍に書かれてるChainerのバージョン5.0.0で動かしたら、「StopIteration」は発生しませんでした

また、回答に追記した変更を行ったら、Chainer 7.8.0のままでも「StopIteration」は発生しなくなりました

【追記】
Chainer 5.0.0で動かす場合は、書籍のコードのまま変更無しで動きました
(この質問の回答の最初に書いた変更も不要)

[k.nirasawa]

その場合は1回バージョン7.8.0をアンインストールしてから、バージョン5.0.0をインストールしなおしたということでしょうか？

[jbpb0]

pipで入れたなら、

pip install chainer==5.0.0

だけで、既に入ってるのをまずアンインストールしてから、5.0.0を入れてくれます

[k.nirasawa]

わかりました。ありがとうございます。