MXnet : 파일에서로드 된 모델을 계속 교육하는 중에 오류가 발생했습니다

Question

또한이 질문을 repository에 게시합니다.

튜토리얼 here에 따라 이전에 파일에 저장된 모델을로드하려고합니다. 튜토리얼에서와 같이 나는 정확히 같은 명령을 사용하지만, 나는 다음과 같은 오류 메시지와 함께 사항 :

Traceback (most recent call last): 
    File "test.py", line 153, in <module> 
    num_epoch=num_epoch) 
    File "/home/mypath/software/try_mxnet2/mxnet/python/mxnet/module/base_module.py", line 496, in fit 
    self.update_metric(eval_metric, data_batch.label) 
    File "/home/mypath/software/try_mxnet2/mxnet/python/mxnet/module/module.py", line 735, in update_metric 
    self._exec_group.update_metric(eval_metric, labels) 
    File "/home/mypath/software/try_mxnet2/mxnet/python/mxnet/module/executor_group.py", line 567, in update_metric 
    for label, axis in zip(labels, self.label_layouts): 
TypeError: zip argument #2 must support iteration 

로딩의 코드를 다음과 같이 파일을 재교육하는 것입니다 :

sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint('../model/test_mymodel', 25) 
lenet_model = mx.mod.Module(symbol=sym, context=mx.gpu(), label_names=None) 

lenet_model.bind(for_training=True, data_shapes=[('data', (batch_size,3,16,16))], 
     label_shapes=lenet_model._label_shapes) 
lenet_model.set_params(arg_params, aux_params, allow_missing=True) 
lenet_model.fit(train_iter, 
       optimizer='adam', 
       optimizer_params={'learning_rate':0.001,'wd':0.0005}, 
       eval_metric='acc', 
       batch_end_callback = mx.callback.Speedometer(batch_size, n_report), 
       epoch_end_callback = mx.callback.do_checkpoint("../model/test_mymodel", 5), 
       num_epoch=num_epoch) 

내가 가지고있는 것처럼 테스트 한 결과, 라인 lenet_model.fit(...)을 주석 처리 할 때 오류가보고되지 않습니다. 로드 된 모델을 지속적으로 교육 할 수 없거나 내 코드에 문제가있는 것 같습니다.

나는 종류의 솔루션을 기대합니다. 감사!

Answer 1

repo https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/8023의 응답은 이것이 코드의 모양 불일치 오류임을 분명히합니다.