Google Colab上での論文の再現方法(github, python)

GPU環境で深層学習の論文の実装を再現したいと考えております。

しかし,そこでエラーが起きてしまったため解決方法をご教授いただけると幸いです。

試したこと

論文のgithubはこちらです：

https://github.com/christina-aigner/exploring-generalization

こちらのコードにおいて,trainを実装するのは時間の関係上後回しにし,
まずは訓練済みのモデルを用いた評価をグラフ化させることを行いたいと考えました。

そのために,local環境にこちらのgitをcloneしてgoogle drive上にuploadしました。

google driveのfileの構造としてはこのような形です。

???? drive
  |
  |- ???? MyDrive
        |
        |-???? Ronbun
               |
               |-???? 該当git
                     |
                     |-該当git上のさまざまなファイル
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　|
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　|-再現用のipynbの場所

行ったこととしては,

RuntimeのHardware accelerlatorをGPUにして
以下のコードを実装しました:

python
1# ここでgoogle driveと連携
2from google.colab import drive
3drive.mount('/content/drive')
4
5paper_path="/content/drive/MyDrive/Ronbun/exploring-generalization"
6
7# 念の為 moduleのimport
8import sys
9import time
10sys.path.append(paper_path)
11from src import *
12
13# 該当gitにてsrcに移動しろとあるため移動
14#/content/drive/MyDrive/Ronbun/exploring-generalization/src 
15# に移動
16%cd {paper_path}
17%cd src
18

そして以下のコードを実装したところ

python
1_s=time.time()
2!python evaluate.py --savedmodels=fc
3_g=time.time()
4print(_g-_s)

以下のようなエラーが出ました,
(evaluate.pyやplot_utils.pyの中身を見る限り
notebook上に論文のgithubのplotsの図が表示されることを期待しましたが):

Traceback (most recent call last):
  File "evaluate.py", line 129, in <module>
    model, device, margin, nchannels, img_dim)
  File "/content/drive/My Drive/Ronbun/exploring-generalization/src/utils/eval_utils.py", line 97, in calculate_norms
    input_size=[1, nchannels, img_dim, img_dim]) / margin
  File "/content/drive/My Drive/Ronbun/exploring-generalization/src/measures/measures.py", line 88, in path_norm
    return (tmp_model(data_ones).sum() ** (1 / p)).item()
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "/content/drive/My Drive/Ronbun/exploring-generalization/src/models/fc.py", line 17, in forward
    x = self.classifier(x)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/container.py", line 139, in forward
    input = module(input)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 96, in forward
    return F.linear(input, self.weight, self.bias)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/functional.py", line 1847, in linear
    return torch._C._nn.linear(input, weight, bias)
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking arugment for argument mat1 in method wrapper_addmm)
4.436869144439697

こちらのエラーを解消して,図を表示する方法を教えていただけると幸いです。

(あまり関係ないかもしれませんが,試したことであるため追記いたします。

試しにlocal(macOS)でこちらを実行したところ

$ python3 evaluate.py --savedmodels=fc
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/**/exploring-generalization/src/evaluate.py", line 142, in <module>
    plot_error(tr_error_list, val_error_list, x_error, xtitle, error_title)
  File "/Users/**/exploring-generalization/src/utils/plot_utils.py", line 23, in plot_error
    plt.legend([train, test])
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2917, in legend
    return gca().legend(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 284, in legend
    handles, labels, extra_args, kwargs = mlegend._parse_legend_args(
  File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/legend.py", line 1231, in _parse_legend_args
    raise TypeError("A single argument passed to legend() must be a "
TypeError: A single argument passed to legend() must be a list of labels, but found an Artist in there.

とエラーが生じてしましました。)

jbpb0

2021/10/28 07:18

当方のMacで実行したら同じエラーが出ましたが、 https://github.com/christina-aigner/exploring-generalization の記載「Python 3.6, PyTorch 1.1.0 and Numpy 1.16.3」に合わせた環境を作って実行したら、グラフが表示されました

jbpb0

2021/10/28 07:38

Google Colabで実行した場合は、「ランタイムのタイプ」の「ハードウェアアクセラレータ」を「GPU」にしたら、同じエラーが出ましたハードウェアアクセラレータを「None」にしたら、エラーは出ませんが、グラフが表示されず、下記が表示されました <Figure size 640x480 with 1 Axes> <Figure size 640x480 with 1 Axes> 6.150752544403076 二つの「<Figure size...」は、「*.py」ファイル中のMatplotlibでのグラフ表示が実行されたことを意味してるのだと思いますおそらく、「!python...」で「*.py」ファイル中のMatplotlibでの実行をしても、その結果の図は、Google Colab上には表示されないのだと思います三つ目の数値は「print(_g-_s)」の結果なので、実行する度に変わります

jbpb0

2021/10/28 08:02

「src/utils/plot_utils.py」の「def plot_error(...」と「def plot_normalized(...」を、 https://techacademy.jp/magazine/22285 に書かれてるようなやり方でグラフを画像ファイルに保存するように変更して、Google Colabの「ランタイムのタイプ」の「ハードウェアアクセラレータ」を「None」にして実行したら、「src」ディレクトリにグラフの画像ファイルが保存されましたとりあえず、Google Colabで > 訓練済みのモデルを用いた評価をグラフ化したいのなら、この方法で行えます

unser

2021/10/28 08:02

@jbpb0 様ご回答いただきありがとうございます。基本的な内容で申し訳ないのですが, 「Python 3.6, PyTorch 1.1.0 and Numpy 1.16.3」に合わせた環境はどのように作成されたかご教授いただけると幸いです。自身の環境を変えることはなるべくしたくないので,pyenvやdockerなどだと思うのですが,おすすめ等あれば教えていただけると幸いです。

jbpb0

2021/10/28 08:15

> 「Python 3.6, PyTorch 1.1.0 and Numpy 1.16.3」に合わせた環境はどのように作成当方はAnacondaを使ってるので、それで仮想環境を作りました conda create -n py36 python=3.6 anaconda を実行して、Python 3.6が入ってる「py36」という名前の仮想環境を作り、 conda activate py36 で有効化してから、 conda install numpy==1.16.3 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -c pytorch を実行して、インストールしました「Python 3.6, PyTorch 1.1.0 and Numpy 1.16.3」が全部必須かどうかは、分からないです一つずつ変えては試してないので

unser

2021/10/28 08:16

ありがとうございます。

jbpb0

2021/10/28 09:00 編集

Google Colabなら、GPUを使わないように設定したら、PythonとPyTorchとNumpyのバージョンはColabデフォルトのままでエラー出なくてグラフ作成できるのですが、Macではバージョン変えないとエラー出るのが、不思議です【追記】 Macのエラーは、Matplotlibのバージョンが関係してるようです Google Colabで、 !pip install matplotlib==3.4.2 を実行して、MatplotlibのバージョンをColabデフォルトの3.2.2から3.4.2に上げたら、Macと同じエラーが出ました【追記2】 Google Colabで !pip install matplotlib==3.3.4 を実行しても、Macと同じエラー出ました !pip install matplotlib==3.2.2 を実行したら、エラー出なくなりました

jbpb0

2021/10/28 09:13

Macで、下記の組み合わせでエラー出ずに実行できました Python 3.7.10 numpy 1.20.1 matplotlib 3.2.2 pytorch 1.10.0 Matplotlibのバージョンを3.3.0以降にしたら、ダメでした

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

Google Colabで実行する場合は、「src/utils/plot_utils.py」の「def plot_error(...」と「def plot_normalized(...」を、下記に差し替えます
(ファイルのその部分以外は、元のまま変えない)

python
1def plot_error(data1: List, data2: List, x, xlabel, title):
2    """
3    Plots the error functions for a given model.
4    Args:
5        data1: train error
6        data2: test error
7        x: the model names on the x axis
8        xlabel: label of the x axis
9        title: title for the plot
10
11    """
12    fig = plt.figure()
13    plt.rcParams.update({'font.size': 16})
14    train, = plt.plot(x, data1, marker='o', label='train')
15    test, = plt.plot(x, data2, marker='o', label='test')
16    plt.ylabel('error')
17    plt.xlabel(xlabel)
18    plt.legend([train, test])
19    plt.legend()
20    plt.title(title)
21    #plt.show()
22    fig.savefig("plot_error.png")
23
24
25def plot_normalized(data, x, xlabel, title):
26    """
27    Plots measures in normalized form within a range of 0 and 1.
28    Args:
29        data: 4-Tuple of calculated norms
30        x: the model names
31        xlabel: label of the x axis
32        title: title of the plot
33
34    Returns:
35
36    """
37    fig = plt.figure()
38    plt.rcParams.update({'font.size': 16})
39    l2, l1_path, l2_path, spectral = data
40    l2 = np.asarray(l2)
41    l2_path = np.asarray(l2_path)
42    # normalization
43    l2 = (l2 - np.min(l2)) / np.ptp(l2)
44    l2_path = (l2_path - np.min(l2_path)) / np.ptp(l2_path)
45    l1_path = (l1_path - np.min(l1_path)) / np.ptp(l1_path)
46    spectral = (spectral - np.min(spectral)) / np.ptp(spectral)
47    y_l2, = plt.plot(x, l2, marker='P', label='L2 Norm', color='r')
48    y_l1path, = plt.plot(x, l1_path, marker='s', label='L1-Path-Norm', color='b')
49    y_l2path, = plt.plot(x, l2_path, marker='D', label='L2-Path-Norm', color='m')
50    y_spectral, = plt.plot(x, spectral, marker='X', label='Spectral', color='g')
51    plt.legend([y_l2, y_l1path, y_l2path, y_spectral])
52    plt.ylabel('error')
53    plt.xlabel(xlabel)
54    plt.title(title)
55    plt.legend()
56    #plt.show()
57    fig.savefig("plot_normalized.png")

「ランタイムのタイプ」の「ハードウェアアクセラレータ」を「None」にして実行したら、「src」ディレクトリにグラフの画像ファイルが保存されます

【追記】
Matplotlibのバージョンが3.3.0以降だと、質問のMacの場合のエラーが出ますが、3.2.2を入れたらMacでもエラー出なくなります
Google Colabは、現時点では3.2.2が入ってるのでエラー出ませんが、将来3.3.0以降に変わったら同じエラー出るようになるので、ご注意ください

投稿2021/10/28 08:08

編集2021/10/28 09:23

jbpb0

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