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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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ChainerのConvolution2DをGPU上で動かせません

elec

総合スコア6

Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/05/15 07:19

編集2018/05/16 03:34

前提・実現したいこと

Chainerの畳み込み層をGPU上で動かしたい

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "test.py", line 9, in <module> y = l(x) File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/links/connection/convolution_2d.py", line 171, in __call__ groups=self.groups) File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/connection/convolution_2d.py", line 577, in convolution_2d y, = fnode.apply(args) File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/chainer/function_node.py", line 235, in apply ', '.join(str(type(x)) for x in in_data))) TypeError: incompatible array types are mixed in the forward input (Convolution2DFunction). Actual: <class 'cupy.core.core.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>, <class 'numpy.ndarray'>

該当のソースコード

python

1import chainer 2import chainer.links as L 3from chainer import cuda 4 5xp = cuda.cupy 6 7x = xp.arange(1 * 3 * 10 * 10, dtype=xp.float32).reshape(1, 3, 10, 10) 8l = L.Convolution2D(3, 7, 5) 9y = l(x) 10print(y.shape)

試したこと

入力をcupyでなくnumpyにしたときはうまくできました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

cuda 9.1
python3.6.5
chainer 4.0.0
cupy 4.0.0

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guest

回答1

0

自己解決

自己解決しました
linkをGPUにあげていなかったのが原因でした

l = L.Convolution2D().to_gpu()

でできました

投稿2018/05/16 03:42

elec

総合スコア6

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