Sagemaker 'NoneType object' issue with data in 'walkthrough-classification-mxnet-sagemaker' example
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- aws, python
- Lĩnh vực
- cloud, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với examples/walkthrough-classification-mxnet-sagemaker.md và chạy ô thứ hai của examples/nets/SageMaker_mx-lenet.ipynb bằng thiết lập data.npz đã được báo cáo. Theo dõi lời gọi vào mx_lenet_sagemaker.py, đặc biệt là prep_data và find_file; hoàn tất khi ví dụ có thể huấn luyện mà không gặp lỗi NoneType/read đã được báo cáo.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I've been following the walkthough found here (albeit with a smaller bounding box), and have initiated a Sagemaker Notebook instance. The data.npz file is sitting in the sagemaker folder, and I'm having no problem reading it when running the relevant sections of mx_lenet_sagemaker.py in a new notebook on the instance, however when I run the second cell of SageMaker_mx-lenet I hit the following error:
ValueError: Error training sagemaker-mxnet-2018-07-08-18-12-13-217: Failed Reason: AlgorithmError: uncaught exception during training: 'NoneType' object has no attribute 'read'
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/container_support/training.py", line 36, in start
fw.train()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet_container/train.py", line 191, in train
model = user_module.train(**kwargs_to_pass)
File "/opt/ml/code/mx_lenet_sagemaker.py", line 92, in train
train_iter, val_iter = prep_data(data_path)
File "/opt/ml/code/mx_lenet_sagemaker.py", line 14, in prep_data
data = np.load(find_file(data_path, 'data.npz'))
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/npyio.py", line 402, in load
magic = fid.read(N)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'read'
After several hours trying different fixes I'm having little to no luck debugging, but was hoping you could check the example to ensure it runs fine when you attempt it?
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 471
- Fork
- 106
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của developmentseed/label-maker
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
developmentseed/label-maker#195 ·
-
Use logging or drop log optionĐang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
developmentseed/label-maker#186 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
developmentseed/label-maker#185 ·
-
Generalize Final data.npz outputCó thể làm lại được @martham93 đã nhận 2257 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởenhancement
developmentseed/label-maker#181 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
-
No support for Tensorflow 2Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
developmentseed/label-maker#180 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của developmentseed/label-maker
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
pytest-dev/pyfakefs#1367 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
IFEvalG exclude_word_harder misses the keyword next to punctuation, at the start or end of the text, and in other letter caseCó thể đã có người làm @damienen đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
allenai/open-instruct#2151 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
feat(plan): support convertorLabels and convertorAffinity in Plan resourceCó thể đã có người làm @AmenB đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
RedHatQE/openshift-python-wrapper#2849 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 25 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
libnativeapi/nativeapi#21 ·