chainerによるCNN構築時のエラーに対処できません。

現在、CNNを用いて画像の２値分類を実行しようとしています。
画像は縦5横20チャンネル数3で、それぞれに0か1が割り当てられています。
またそれぞれの画像は1枚ずつあります(訓練データの数は2つ)。
実行したコードは下記のものです。

python
1class MyChain(Chain):
2    def __init__(self):
3        super(MyChain, self).__init__(
4            cn1 = L.Convolution2D(3,8,(2,3),stride=1,pad=1), 
5            cn2 = L.Convolution2D(8,16,(2,3),stride=1,pad=1),
6            l1 = L.Linear(160,100),
7            l2 = L.Linear(100,2)
8        )
9
10    def __call__(self,x,t):
11        return F.softmax_cross_entropy(self.fwd(x),t)
12
13    def fwd(self,x):
14        h1 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn1(x)),2) #8*3*10
15        h2 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn2(h1)),2) #16*2*5
16        h3 = F.dropout(F.relu(self.l1(h2)))
17        return self.l2(h3)
18
19xtrain, ytrain = mydata_chainer()
20
21model = MyChain()
22optimizer = optimizers.Adam()
23optimizer.setup(model)
24
25train = datasets.tuple_dataset.TupleDataset(xtrain, ytrain)
26
27iterator = iterators.SerialIterator(train, 2)
28updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer)
29trainer = training.Trainer(updater, (1000, 'epoch'))
30
31trainer.extend(extensions.ProgressBar())
32trainer.run()
33

また、xtrain,ytrainは、下記のようになっています。

python
1xtrain.shape = (2, 3, 5, 20)
2ytrain.shape = (2, 1)

上記のコードを実行すると以下のようなエラーが発生してしまいます。

python
1Exception in main training loop:
2Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward)
3
4Expect: in_types[1].dtype.kind == i
5Actual: f != i
6Traceback (most recent call last):
7  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 299, in run
8    update()
9  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 223, in update
10    self.update_core()
11  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 234, in update_core
12    optimizer.update(loss_func, *in_arrays)
13  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/optimizer.py", line 534, in update
14    loss = lossfun(*args, **kwds)
15 File "MyChain.py", line 26, in __call__
16    return F.softmax_cross_entropy(self.fwd(x),t)
17  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/loss/softmax_cross_entropy.py", line 380, in
18 softmax_cross_entropy
19    normalize, cache_score, class_weight, ignore_label, reduce)(x, t)
20  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function.py", line 226, in __call__
21    ret = node.apply(inputs)
22  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function_node.py", line 228, in apply
23    self._check_data_type_forward(in_data)
24  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function_node.py", line 296, in _check_data_type_forwa
25rd
26    self.check_type_forward(in_type)
27  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function.py", line 126, in check_type_forward
28    self._function.check_type_forward(in_types)
29 File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/loss/softmax_cross_entropy.py", line 77, in
30check_type_forward
31    x_type.shape[2:] == t_type.shape[1:],
32  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/utils/type_check.py", line 519, in expect
33    expr.expect()
34  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/utils/type_check.py", line 477, in expect
35    '{0} {1} {2}'.format(left, self.inv, right))
36Will finalize trainer extensions and updater before reraising the exception.
37Traceback (most recent call last):
38  File "MyChain.py", line 52, in <module>
39    trainer.run()
40  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 313, in run
41    six.reraise(*sys.exc_info())
42  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/six.py", line 693, in reraise
43  raise value
44  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 299, in run
45    update()
46  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 223, in update
47    self.update_core()
48  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 234, in update_core
49    optimizer.update(loss_func, *in_arrays)
50  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/optimizer.py", line 534, in update
51    loss = lossfun(*args, **kwds)
52  File "MyChain.py", line 26, in __call__
53    return F.softmax_cross_entropy(self.fwd(x),t)
54  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/loss/softmax_cross_entropy.py", line 380, in
55 softmax_cross_entropy
56 normalize, cache_score, class_weight, ignore_label, reduce)(x, t)
57  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function.py", line 226, in __call__
58    ret = node.apply(inputs)
59  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function_node.py", line 228, in apply
60    self._check_data_type_forward(in_data)
61  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function_node.py", line 296, in _check_data_type_forwa
62rd
63    self.check_type_forward(in_type)
64  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function.py", line 126, in check_type_forward
65    self._function.check_type_forward(in_types)
66  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/loss/softmax_cross_entropy.py", line 77, in
67check_type_forward
68    x_type.shape[2:] == t_type.shape[1:],
69  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/utils/type_check.py", line 519, in expect
70    expr.expect()
71  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/chainer/utils/type_check.py", line 477, in expect
72    '{0} {1} {2}'.format(left, self.inv, right))
73chainer.utils.type_check.InvalidType:
74Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward)
75
76Expect: in_types[1].dtype.kind == i
77Actual: f != i

おそらくデータの整形に問題があるのではないかとは思うのですが、どこが間違っているのかがわかりません。
どのようにすればこのエラーを回避できるのでしょうか？
わかりにくい点も多いかもしれませんが、どうぞよろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

修正：このコメントは正しくありません。
（ytrain.shape = (2, 1)
と
l2 = L.Linear(100,2)
が相容れないせいではないでしょうか。）

追記：
SoftmaxCrossEntropyはnp.int32を教師データに要求します。
tに代入される部分を.astype('i')に変換しておく必要があります。
https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.functions.softmax_cross_entropy.html
例を見ると型の変換がありました。

python
1import numpy as np
2
3from chainer import Link, Chain, ChainList
4import chainer.functions as F
5import chainer.links as L
6from chainer import optimizers, datasets, iterators, training
7from chainer.training import extensions
8
9class MyChain(Chain):
10    def __init__(self):
11        super(MyChain, self).__init__(
12            cn1=L.Convolution2D(3, 8, (2, 3), stride=1, pad=1), 
13            cn2=L.Convolution2D(8, 16, (2, 3), stride=1, pad=1),
14            l1=L.Linear(160, 100),
15            l2=L.Linear(100 ,2)
16        )
17
18    def __call__(self, x, t):
19        pt = self.fwd(x)
20        return F.softmax_cross_entropy(pt, t)
21    
22    def fwd(self, x):
23        h1 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn1(x)), 2) #8*3*10
24        h2 = F.max_pooling_2d(F.relu(self.cn2(h1)), 2) #16*2*5
25        h3 = F.dropout(F.relu(self.l1(h2)))
26        h4 = self.l2(h3)
27        return h4
28
29xtrain = np.random.random((2, 3, 5, 20)).astype('f')
30ytrain = np.random.randint(2, size=(2, 1))
31ytrain = np.hstack((ytrain, 1-ytrain))
32ytrain = np.argmax(ytrain, axis=1).astype('i')
33
34model = MyChain()
35optimizer = optimizers.Adam()
36optimizer.setup(model)
37
38train = datasets.tuple_dataset.TupleDataset(xtrain, ytrain)
39
40iterator = iterators.SerialIterator(train, 2)
41updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer)
42trainer = training.Trainer(updater, (1000, 'epoch'))
43
44trainer.extend(extensions.ProgressBar())
45trainer.run()

投稿2017/12/10 09:02

編集2017/12/10 10:57

mkgrei

総合スコア8560

futashige

2017/12/10 09:07

SoftMaxCrossEntoropyではytrainは正解のインデックスを指定するのではないのですか？

mkgrei

2017/12/10 09:12

仰るとおりですが、今のyは2つデータがあって、それぞれには要素が１つしかありません。それに対して、モデルの方は2値分類を想定しています。結論としてはytrainに対してOneHotエンコーディングを施す必要があります。

futashige

2017/12/10 09:28

ytrainをOneHotエンコーディングしたところ、 xtrain.shape = (2, 3, 5, 20) ytrain.shape = (2, 2)となりました。しかし、下記のようなエラーが新たに発生してしまいました。 Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward) Expect: in_types[1].ndim == in_types[0].ndim - 1 Actual: 2 != 1 これはどのようなことを意味しているのでしょうか？

mkgrei

2017/12/10 10:53

失礼しました。 ChainerはOneHotエンコーディングが必要ありませんでした。その代わりにはじめのエラーは型の違いによるものでした。 softmaxcrossentropyはnp.int32をyに求めます。ですので、 ytrain = ytrain.astype('i') するとうまくいくはずです。

futashige

2017/12/10 12:29

変更を行い、データの型は下記のようになりました。 xtrain.shape = (2, 3, 5, 20) ytrain.shape = (2, 1) xtrain.type = float32 ytrain.type = int32 しかしながら、下記のエラーが消えませんでした。 Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward) Expect: in_types[1].ndim == in_types[0].ndim - 1 Actual: 2 != 1 これは、ytrainの成型が原因でしょうか。 ytrainのコードは次のようになっています。 ytrain = np.empty((1,1),dtype=np.int32) #データについて下記をfor文で回す ytrain = np.vstack((ytrain,np.array([1],dtype=np.int32))) ytrain = np.vstack((ytrain,np.array([0],dtype=np.int32))) # ytrain = ytrain[1:]

mkgrei

2017/12/10 13:00

ytrain = ytrain.reshape(-1) ytrain.shapeは(2,)である必要があります。

futashige

2017/12/10 13:22

無事に動作するようになりました。ありがとうございます。

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