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chainerによるLSTM設計の際のデータの扱い方について

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futashige

score 19

現在、x_train.shape = (10000,10)としたデータを用いています。
モデルは以下のようなものです。

class ChainLSTM(Chain):
    def __init__(self):
        super(ChainLSTM, self).__init__(
            l1 = L.Linear(1, 5),
            b1 = L.BatchNormalization(5),
            lstm1 = L.LSTM(5, 5),
            b2 = L.BatchNormalization(5),
            l2 = L.Linear(5, 5),
            l3 = L.Linear(1, 5),
            l4 = L.Linear(5, 1)
        )

    def __call__(self, x, t):
        y = self.fwd(x)
        return F.mean_squared_error(y, t)

    def fwd(self,x):
        for i in range(9):
            h = self.b1(F.relu(self.l1(x[i])))
            h = self.b2(self.lstm1(h))
        h = F.relu(self.l3(x[-1]) + self.l2(h))
        h = F.dropout(h)
        h = self.l4(h)
        return F.sigmoid(h)

fwdにおいて、一つのdataに含まれる10個の時系列データに対して、順にアクセスをしたいのですが、以下のようなエラーが出ます。

   x_type.shape[1] == w_type.shape[1],
IndexError: tuple index out of range

原因としては、そもそものデータの型(reshapeの仕方)がおかしい・fwdにおけるxへのアクセスの仕方がおかしい などなのではないかと考えていますが、修正の仕方がわかりません。
ご教授いただけると助かります。よろしくお願いいたします。

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回答 2

check解決した方法

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通常の配列のようにスライスでアクセスすることで解決できました。申し訳ありません。

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入力がx_train.shape = (10000,10)なのだとすると、

            h = self.b1(F.relu(self.l1(x[i])))

上記でself.l1に入力されるデータ1次元になるので、x[i].shape == (10,)になってインデックスエラーになっているのだと思います。

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  • 2017/12/18 10:32

    どのようにすれば、10個の時系列データが入っているxに対して順番にアクセスすることができるのでしょうか?
    (ご指摘の部分は、x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] とした時に、x[2] = 2 のようなアクセスを考えたつもりでした。)

    キャンセル

  • 2017/12/18 11:00

    とりあえず、このまま動かすということであれば、Linearの__call__関数に流すxを(batch_size, data)の2次元にしてください。
    上記のネットワークのl1に合うようにするなら、x[i].reshape(1, -1)ですかね。
    何を狙ってるのかがよくわかってないですが。。

    キャンセル

  • 2017/12/18 22:12

    fwd内で、x[i]→x[i].reshape(1, -1) の変更を行ったところ以下のようなエラーがでました。
    Invalid operation is performed in: LinearFunction (Forward)

    Expect: in_types[0].shape[1] == in_types[1].shape[1]
    Actual: 10 != 1

    キャンセル

  • 2017/12/18 22:25 編集

    あーー、たしかに、間違ってますね、すみません。。。
    どう扱いたいのかがあるので、意図した形にご自身で直して頂く必要はありますが、Linear.__call__に渡すxの形が(N, 1)になるようにreshape関数使って変形、もしくはx自体をバラして入力して貰う必要がありますね。

    キャンセル

  • 2017/12/19 10:28

    行いたいことは、fwd内でxの各要素にアクセスすることです。この場合、x[i]のような表記は間違っているのでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/12/19 11:14

    それだと、次元が落ちてLinear.__call__関数の仕様に合わないので、それ相応の加工をしてください。
    ということです。

    キャンセル

  • 2017/12/19 15:12

    どのように加工すれば良いのでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/12/19 16:05

    上に書いて有ること組み合わせれば出来ると思いますが。。。
    今の形で行くなら、新しくnumpy.array用意して要素1つずつ入れれば動かすことは出来ます。
    速度は遅いでしょうけど。

    キャンセル

  • 2017/12/23 22:58

    要素はどのようにしてアクセスすれば良いのでしょうか。(chainerのtuple_datasetの仕組みがよくわかりません)

    キャンセル

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