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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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RでrBayesianOptimizationというパッケージの使い方を教えてください。

alfastigma4w

総合スコア16

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2018/02/26 02:16

model自体は動くのですが、BayesianOptimizationのパラメータの弄りかたが分からずネットから拾ってきたものを使っています。unit1~unit4にはnum_filterとnum_hiddenを入れています。
様々なエラーがでていて対処しきれません。対処方法よりもそれ以前に根本的な使い方を教えていただけると助かります。
modelにはCNNの層データを入れています。

R

1model <- mx.model.FeedForward.create(model, X = train_array, y = train.y, 2 ctx = device, 3 num.round = 50, 4 array.batch.size = 100, 5 learning.rate = 0.05, 6 momentum = 0.9, 7 wd = 0.00001, 8 eval.metric = mx.metric.accuracy, 9 epoch.end.callback mx.callback.log.train.metric(150)) 10 ptrain <- predict(model, train.x, array.layout='rowmajor') 11 preds <- predict(model, test.x, array.layout='rowmajor') 12 train_score <- accuracy(ptrain, train.y) 13 holdout_score <- accuracy(preds, test.y) 14 list(Score=-train_score, Pred=-holdout_score) 15} 16library(Metrics) 17library(rBayesianOptimization) 18opt_res <- BayesianOptimization(mxnet_holdout_bayes, 19 bounds=list(unit1=c(60L,120L), 20 unit2=c(30L,60L), 21 unit3=c(10L,30L), 22 num_r=c(15L,50L), 23 learn_r=c(1e-5,1e-3)), 24 init_points=10, n_iter=1, acq='ucb', kappa=2.576, eps=0.0, verbose=TRUE)

エラーとしては以下のようなものが出ています
mx.model.FeedForward.create(model, X = train_array, y = train.y, でエラー:
ctx must be mx.context or list of mx.context
Timing stopped at: 0.1 0.04 0.14

mx.model.FeedForward.create(model, X = train_array, y = train.y, でエラー:
オブジェクト 'device' がありません
Timing stopped at: 0.04 0.03 0.14

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ベストアンサー

model自体は動くのですが、

いや、mx.model.FeedForward.createでエラーが出ているのですから、modelへの代入自体うまくいってないのではないですか。

ctx must be mx.context or list of mx.context
オブジェクト 'device' がありません

いずれも、ctxに指定しているdeviceに問題があることを示唆しています。これをどのように定義したのかを再確認してください。

Rのデバッグは他の多くの言語と違ってちょっと面倒ですが、browser()とtraceback()を駆使してまず問題個所を特定してください。

投稿2018/02/26 04:11

KojiDoi

総合スコア13671

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alfastigma4w

2018/02/26 07:35 編集

回答ありがとうございます。CNN単体のスクリプトと見比べたところ一部記述できていない部分があったので、その部分を修正したら先ほどのエラーは解決できました。現在は以下のようなエラーが出ています…。 どういうエラーなのかが分からないので、教えていただけると助かります。 symbol$infer.shape(list(...)) でエラー: Error in operator convolution8: [15:33:49] d:\program files (x86)\jenkins\workspace\mxnet\mxnet\src\operator./convolution-inl.h:377: Check failed: dshp.ndim() == 4U (2 vs. 4) Input data should be 4D in batch-num_filter-y-x 追加情報: 警告メッセージ: mx.model.select.layout.train(X, y) で: Auto detect layout input matrix, use colmajor.. Timing stopped at: 0.16 0.04 1.33 また、デバッグに関してのコメントもありがとうございます。 debugとtracebackで確認していています。
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