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mnistでの畳み込みネットワークが動かない

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KenyaTanaka

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前提・実現したいこと

畳み込みネットワークを導入したいのですが、mnistで行うとエラーが出ます

発生している問題・エラーメッセージ

Invalid operation is performed in: Convolution2DFunction (Forward)

Expect: in_types[0].ndim == 4
Actual: 2 != 4
と出てしまいます

該当のソースコード

from chainer.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
from chainer.datasets import split_dataset_random
from chainer import iterators
from chainer import optimizers
from chainer import serializers
from chainer import training
import random
import numpy
import chainer
import chainer.links as L
import chainer.functions as F


def reset_seed(seed=0):
    random.seed(seed)
    numpy.random.seed(seed)
    if chainer.cuda.available:
        chainer.cuda.cupy.random.seed(seed)

reset_seed(0)

train_val, test = mnist.get_mnist()
train, valid = split_dataset_random(train_val, 50000, seed=0)

batchsize = 128

train_iter = iterators.SerialIterator(train, batchsize)
valid_iter = iterators.SerialIterator(valid, batchsize, False, False)
test_iter = iterators.SerialIterator(test, batchsize, False, False)


class MyNet(chainer.Chain):

    def __init__(self, n_out):
        super(MyNet, self).__init__()
        with self.init_scope():
            self.conv1 = L.Convolution2D(None, 28, 3, 3, 1)
            self.conv2 = L.Convolution2D(28,28, 3, 3, 1)
            self.conv3 = L.Convolution2D(28,28, 3, 3, 1)
            self.fc4 = L.Linear(None, 1000)
            self.fc5 = L.Linear(1000, n_out)

    def __call__(self, x):
        h = F.relu(self.conv1(x))
        h = F.relu(self.conv2(h))
        h = F.relu(self.conv3(h))
        h = F.relu(self.fc4(h))
        h = self.fc5(h)
        return h


gpu_id = 0  # CPUを用いたい場合は、-1を指定してください

lr_decay=None

net = MyNet(10)

if gpu_id >= 0:
    net.to_gpu(gpu_id)

net = L.Classifier(net)

optimizer = optimizers.SGD(lr=0.01).setup(net)

updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=gpu_id)

max_epoch = 10

trainer = training.Trainer(
    updater, (max_epoch, 'epoch'), out='mnist_MyNet_result')

from chainer.training import extensions

trainer.extend(extensions.LogReport())
trainer.extend(extensions.snapshot(filename='snapshot_epoch-{.updater.epoch}'))
trainer.extend(extensions.Evaluator(valid_iter, net, device=gpu_id), name='val')
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'main/loss', 'main/accuracy', 'val/main/loss', 'val/main/accuracy', 'elapsed_time','lr']))
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'val/main/loss'], x_key='epoch', file_name='loss.png'))
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'val/main/accuracy'], x_key='epoch', file_name='accuracy.png'))
if lr_decay is not None:
    trainer.extend(extensions.ExponentialShift('lr', 0.1), trigger=lr_decay)
trainer.run()
del trainer

trainer.run()

test_evaluator = extensions.Evaluator(test_iter, net, device=gpu_id)
results = test_evaluator()
print('Test accuracy:', results['main/accuracy'])

#以下予測用のコード

reset_seed(0)

infer_net = MyNet(10)
serializers.load_npz(
    'mnist_MyNet_result/snapshot_epoch-10',
    infer_net, path='updater/model:main/predictor/')

gpu_id=0

if gpu_id >= 0:
    infer_net.to_gpu(gpu_id)

x, t = test[0]
plt.imshow(x.reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.show()

x = infer_net.xp.asarray(x[None, ...])
with chainer.using_config('train', False), chainer.using_config('enable_backprop', False):
    y = infer_net(x)
y = y.array

print('予測ラベル:', y.argmax(axis=1)[0])

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.7.1

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