どうしてエラーが出るのかわかりません

Question

# -*- coding: utf-8 -*-
import keras
from keras.datasets import mnist
import matplotlib 
from matplotlib import pyplot
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score as crv

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def softmax(x):
    expX = np.exp(x)
    return expX / np.sum(expX)

def cross_entropy_error(y,t):
    delta = 1e-7
    batch_size = y.shape[0]
    idx= np.arange(batch_size)
    return -np.sum(np.log(y[idx,t]+delta)) / batch_size

def gradient(f,x):
    if x.ndim == 1:
        return gradient_sub(f,x)
    else:
        grad = np.zeros_like(x)
        for index, xx in enumerate(x):
            grad[index] = gradient_sub(f,xx)
    return grad

def gradient_sub(f,x):
    h = 1e-4
    grad = np.zeros_like(x)
    for i in range(x.size):
        val = x[i]
        x[i] = val + h
        fx1 = f(x)
        x[i] = val - h
        fx2 = f(x)
        grad[i] = (fx1 - fx2) / (2*h)
        x[i] = val
    return grad


class SampleNetwork:
    def __init__(self):
        input_size = 64
        hidden_size = 50
        output_size = 10
        self.params = {}
        self.params["w0"] = 0.01 * np.random.randn(input_size,hidden_size)
        self.params["w1"] = 0.01 * np.random.randn(hidden_size,output_size)
        self.params["b0"] = np.zeros(hidden_size)
        self.params["b1"] = np.zeros(output_size)
        self.learning_rate = 0.1

def predict(self,x):
    a0 = np.dot(x,self.params["w0"]) + self.params["b0"]
    z0 = sigmoid(a0)
    a1 = np.dot(z0,self.params["w1"]) + self.params["b1"]
    y = softmax(a1)
    return y

def updata_params(self,x,t):
    loss_W = lambda W: self.loss(x,t)
    for key in self.params.keys():
        grad = gradient(loss_W, self.params[key])
        self.params[key] -= self.learning_rate*grad


def loss(self,x,t):
    y = self.predict(x)
    return cross_entropy_error(y,t)

def accurary(self,x,t):
    y = self.predict(x)
    y = np.argmax(y,axis=1)
    acc = np.sum(y==t) / float(x.shape[0])
    return acc

digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
T = digits.target

(train_X, train_T), (test_X, test_T) = mnist.load_data()

network = SampleNetwork()

batch_size = 100
iter_num = 300
train_size = train_X.shape[0]
erpoch_size = max(train_size//batch_size,1)
loss_list = []
train_accurary_list = []
test_accurary_list = []


for index in range(iter_num):
    batch_choice = np.random.choice(train_size,batch_size)
    x_batch = train_X[batch_choice]
    t_batch = train_T[batch_choice]
    network.update_params(x_batch,t_batch)
    loss_list.append(loss)
    if (index % erpoch_size == 0):
        train_accurary = network.accurary(train_X,train_T)
        test_accurary = network.accurary(test_X,test_T)
        train_accurary_list.append(train_accurary)
        test_accurary_list.append(test_accurary)

pyplot.figure(figsize=(10,7))
pyplot.subplot(2,2,1)
pyplot.plot(np.arange(len(loss_list)),loss_list)
pyplot.xlabel("iteration")
pyplot.title("Cross Entropy Error")
pyplot.subplot(2,2,2)
pyplot.plot(np.arange(0,len(train_accurary_list),1),train_accurary_list,"b")
pyplot.plot(np.arange(0,len(test_accurary_list),1),test_accurary_list,"ro")
pyplot.xlabel("iteration(epoch)")
pyplot.title("Accuary")
pyplot.legend(("train","test"),loc = "lowrer right")
pyplot.tight_layout()

＃エラー
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "number.py", line 103, in <module>
network.update_params(x_batch,t_batch)
AttributeError: 'SampleNetwork' object has no attribute 'update_params'

Comments

[y_waiwai]

このままではコードが読めないので、質門を編集し、<code>ボタンで、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

[iLia]

わかりました。

[iLia]

こういった形でよろしいでしょうか？

[mistn]

https://teratail.com/help/question-tips#questionTips3-5
ここを参考にソースコードを書いてみてください。
あとエラーも一部分ではなくコンソールに出たものをそのまま記載するのが良いかと思います。

Answer 1

AttributeError: 'SampleNetwork' object has no attribute 'update_params'　

というエラーが出ていて、

network.update_params(x_batch,t_batch)

や

network.accurary(test_X,test_T)

と記載して呼び出しているのであれば、

def predict(self,x):

def updata_params(self,x,t):

def loss(self,x,t):

def accurary(self,x,t):

がインデントが不足しているので、クラスのメソッドになっていないということではないでしょうか？

Comments

[iLia]

":"この記号の次の行の前に一行開けるんですよね...
それ以外にもインデントしないといけない部分があるのでしょうか？

[iLia]

意味がわかりました。やってみます

[iLia]

やってみたのですが、同じエラーが出てしまいます

[iLia]

どうやら、私のスペルミスで、updateがupdataになっていました。それを直したのですが
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "number.py", line 102, in <module>
network.update_params(x_batch,t_batch)
File "number.py", line 68, in update_params
grad = gradient(loss_W, self.params[key])
File "number.py", line 29, in gradient
grad[index] = gradient_sub(f,xx)
File "number.py", line 38, in gradient_sub
fx1 = f(x)
File "number.py", line 66, in <lambda>
loss_W = lambda W: self.loss(x,t)
File "number.py", line 73, in loss
y = self.predict(x)
File "number.py", line 59, in predict
a0 = np.dot(x,self.params["w0"]) + self.params["b0"]
ValueError: shapes (100,28,28) and (64,50) not aligned: 28 (dim 2) != 64 (dim 0)

とエラーが出てしまいました

[iLia]

どこの部分の内積が違うのでしょうか