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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 26

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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  • 2017/12/19 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。

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  • この投稿は削除されました

  • 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)

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