MXnet：繼續培訓從文件加載模型的錯誤

Question

我也發佈這個問題在repository。

我試圖加載之前保存在教程here以下文件中的模型。我使用完全相同的命令如圖中的教程，但我以下錯誤消息滿足：

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 

加載的代碼和重新訓練文件如下：

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) 

正如我有經過測試，當我註釋掉lenet_model.fit(...)這一行時，沒有錯誤報告。似乎加載的模型不能連續訓練，或者我的代碼有問題。

我期待着親切的解決方案。謝謝！

Answer 1

repo https://github.com/apache/incubator-mxnet/issues/8023中的響應說明這是代碼中的形狀不匹配錯誤。