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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。

RuntimeWarning: invalid value encountered in greaterのエラーメッセージ

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mutu

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 前提・実現したいこと

ロジスティック回帰プログラムをpythonで作成しようと試みています。
私自身、ほとんど知識が無いためエラーの具体的対処に四苦八苦しています。
初歩的な内容を踏まえたアドバイスが頂ける事を願っています。

 発生している問題・エラーメッセージ

実行画面内の
print(loss.data, acc)

nan 0.5
nan 0.5



となる。
エラーメッセージ
RuntimeWarning: invalid value encountered in greater
acc = ((p.data > 0.5) == (train_t > 0.5)).sum() / len(p)

 該当のソースコード

ptyhon3.6
ソースコード
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
from chainer import Chain, optimizers, Variable
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

class Model(Chain):
def init(self):
super(Model, self).init(
l1=L.Linear(2, 1),
)

def call(self, x):
return F.sigmoid(self.l1(x))

 データ生成

np.random.seed(seed=0)
xy_0 = np.random.multivariate_normal([2, 2], [[2, 0], [0, 2]], 50)
t_0 = np.zeros(len(xy_0))

xy_1 = np.random.multivariate_normal([7, 7], [[3, 0], [0, 3]], 50)
t_1 = np.ones(len(xy_1))

xy_all = np.vstack((xy_0, xy_1))
t_all = np.append(t_0, t_1).reshape(-1, 1)
train_data = np.random.permutation(np.hstack((xy_all, t_all)))

train_xy = train_data[:, [0, 1]].astype(np.float32)
train_t = train_data[:, 2].reshape(-1, 1).astype(np.float32)

 データを標準化(平均 0、標準偏差 1)

sc = StandardScaler()
train_xy = sc.fit_transform(train_xy)

 モデル生成

model = Model()
optimizer = optimizers.Adam()
optimizer.setup(model)

 学習

optimizer.reallocate_cleared_grads()
for i in range(10):
p = model(Variable(train_xy))
loss = F.mean_squared_error(p, Variable(train_t))
loss.backward()  # 誤差逆伝播
optimizer.update()
if i % 1 == 0:
acc = ((p.data > 0.5) == (train_t > 0.5)).sum() / len(p)
print(loss.data, acc)

 学習結果の重みとバイアスを取りだす

w_1, w_2 = model.l1.W.data[0]
bias = model.l1.b.data[0]

plt.title('Chainer (loop:{0})'.format(i + 1))
plt.plot([min(train_xy[:, 0]), max(train_xy[:, 0])],
list(map(lambda x: (-w_1 * x - bias) / w_2, [min(train_xy[:, 0]), max(train_xy[:, 0])])))
plt.scatter(train_xy[train_t.ravel() == 0, 0], train_xy[train_t.ravel() == 0, 1], c='red', marker='x', s=30,
label='train 0')
plt.scatter(train_xy[train_t.ravel() == 1, 0], train_xy[train_t.ravel() == 1, 1], c='blue', marker='x', s=30,
label='train 1')
plt.legend(loc='upper left')

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ほぼ同じコードが以下のサイトに掲載されいています。
http://ailaby.com/logi_ch_ten/#id4

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  • y_waiwai

    2018/07/13 17:53

    編集ボタンを押して、<code>ボタンを押して、''' の枠の中にプログラムを貼り付けてください。Pythonではインデントがわからないとどーしよーもなくなります

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