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Chainer.Linearのin_sizeをNoneにしたときの重みについて

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redp

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 質問内容

先週からChainerを使い始めた者です。
Chainer の下のようなコードでLinear(None, n_hidden_size)のように宣言すると、例えば下の場合だとself.l0.Wの値がNoneになります。それが原因でchainer rlの copy_param()でエラーが起きてしまいます。

これは、私の定義方法が間違っているのでしょうか?
また、Linear.WがNoneになるのを回避するにはLinearのin_sizeを指定するしかないのですか?

in_sizeをNoneにしているのは、__call__メソッドの引数xのndarrayのshape、例えば(3, x, y)のxとyが毎回微妙に変わるためです。

 該当のソースコード

class Net(chainer.Chain):

    def __init__(self, obs_size, n_actions, n_hidden_size=512):
        super().__init__()
        with self.init_scope():
            self.conv0 = L.Convolution2D(obs_size, 32, 2, 1, 1)
            self.conv1 = L.Convolution2D(32, 64, 2, 1)
            self.conv2 = L.Convolution2D(64, 64, 2, 1)
            self.bn0 = L.BatchNormalization(32)
            self.bn1 = L.BatchNormalization(64)
            self.bn2 = L.BatchNormalization(64)
            self.l0 = L.Linear(None, n_hidden_size)
            self.l1 = L.Linear(n_hidden_size, n_hidden_size*2)
            self.l2 = L.Linear(n_hidden_size*2, n_actions)

    def __call__(self, x, test=False):
        x = cupy.array(x, dtype=cupy.float32)
        h = F.leaky_relu(self.bn0(self.conv0(x)))
        h = F.leaky_relu(self.bn1(self.conv1(h)))
        h = F.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(h)))
        h = F.dropout(F.leaky_relu(self.l0(h)))
        h = F.dropout(F.leaky_relu(self.l1(h)))
        h = self.l2(h)
        return chainerrl.action_value.DiscreteActionValue(h)

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python 3.6
chainer 4.0.0

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回答 1

check解決した方法

0

Linearのin_sizeを固定して入力のサイズはやるたびにresizeする方向性でやっていきたいと思います。

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