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KerasのコードをChainerに書き換えたい(LSTM Autoencoderの実装)

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physics303

score 76

Kerasで次のようなLSTMオートエンコーダーが実装されています。

import numpy as np
from keras.layers import Input, GRU
from keras.models import Model

input_feat = Input(shape=(30, 2000))
l = GRU( 100, return_sequences=True, activation="tanh", recurrent_activation="hard_sigmoid")(input_feat)
l = GRU(2000, return_sequences=True, activation="tanh", recurrent_activation="hard_sigmoid")(l)
model = Model(input_feat, l)
model.compile(optimizer="RMSprop", loss="mean_squared_error")

feat = np.load("feat.npy")
model.fit(feat, feat[:, ::-1, :], epochs=200, batch_size=250)

ここで、featは3次元配列で、feat.shape = (269, 30, 2000) です。
このコードをChainerに書き直すために次のようなコードを書きましたが、学習結果をみるに、どこかが間違っているようです。どこに間違いがあるかわかるでしょうか。

import numpy as np
from chainer import Chain, Variable, optimizers
import chainer.functions as F
import chainer.links as L

class GRUAutoEncoder(Chain):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        with self.init_scope():
            self.encode = L.GRU(2000, 100)
            self.decode = L.GRU(100, 2000)

    def __call__(self, h, mode):
        if mode == "encode":
            h = F.tanh(self.encode(h))
            return h 

        if mode == "decode":
            h = F.tanh(self.decode(h))
            return h

    def reset(self):
        self.encode.reset_state()
        self.decode.reset_state()


def main():
    feat = np.load("feat.npy") #(269, 30, 2000)

    gru_autoencoder = GRUAutoEncoder()
    optimizer = optimizers.RMSprop(lr=0.01).setup(gru_autoencoder)

    N = len(feat)
    batch_size = 250
    for epoch in range(200):
        index = np.random.randint(0, N-batch_size+1)
        input_splices = feat[index:index+batch_size] #(250, 30, 2000)
        #Encoding
        input_vector = np.zeros((30, batch_size, 2000), dtype="float32")
        h = []
        for i in range(frame_rate):
            input_vector[i] = input_splices[:, i, :] #(250, 1, 2000)
            tmp = Variable(input_vector[i])
            h.append(gru_autoencoder(tmp, "encode")) #(250, 100)

        #Decoding
        output_vector = []
        for i in range(frame_rate):
            tmp = h[i]
            output_vector.append(gru_autoencoder(tmp, "decode"))

        x = input_vector[0]
        t = output_vector[0]
        for i in range(len(output_vector)):
            x = F.concat((x,input_vector[i]), axis=1)
            t = F.concat((t,output_vector[i]), axis=1)

        loss = F.mean_squared_error(x, t)
        gru_autoencoder.cleargrads()
        loss.backward()
        optimizer.update()
        gru_autoencoder.reset()


if __name__ == "__main__":
    main()

Kerasのコードではfit(feat, feat[:, ::-1, :])となっているので、x = input_vector[0]の直前でoutput_vector.reverse()とするべきかと思って、それで学習をさせてみましたが、やはり結果がおかしいです。

ご助言いただけると幸いです。
よろしくお願いします。

追記

L.GRUではなく、 L.NStepGRUを使うべきだったのでしょうか

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  • Q71

    2019/01/22 08:44

    参考
    https://ja.stackoverflow.com/questions/52162/kerasのコードをchainerに書き換えたいlstm-autoencoderの実装

    キャンセル

  • physics303

    2019/01/22 11:00

    私の投稿です。

    キャンセル

  • Q71

    2019/01/22 17:49

    > 学習結果をみるに、どこかが間違っているようです。
    この判断の根拠を示してください。係数は乱数で始まりますし、入力データの選び方にも乱数の要素があるため、乱数による違いではないと判断する根拠を示してください。

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

↓ここで解決しました。
https://ja.stackoverflow.com/questions/52162/keras%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%92chainer%E3%81%AB%E6%9B%B8%E3%81%8D%E6%8F%9B%E3%81%88%E3%81%9F%E3%81%84lstm-autoencoder%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%A3%85

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