Chainer Classifier利用時の確率出力方法について

Question

Chainerを利用して18万文ほどのデータの分類を行っています。
プログラムの一部を以下に記しました。

train_iter = iterators.SerialIterator(train,batch)
test_iter = iterators.SerialIterator(test,batch,False,False)

class logis(chainer.Chain):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        with self.init_scope():
            self.l1 = L.Linear(None,2)
            

    def forward(self,x):
        h = F.softmax(self.l1(x))
        return h

pred = logis()
net = L.Classifier(pred)
gpu_id = 0 
if gpu_id >= 0: 
    net.to_gpu(gpu_id)
optimizer = optimizers.Adam().setup(net)
updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=0)
trainer = training.Trainer(updater, (30,'epoch'), out="a")

trainer.extend(extensions.LogReport(trigger=(1, 'epoch'), log_name='log'))
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'iteration', 'main/loss', 'main/accuracy', 'elapsed_time']))

trainer.run()

やりたいこと

今までは下記のようにテストデータ全体に対するAccuracyを求めていました。

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

テストデータ全体ではなく、任意の1つのデータに対してのsoftmaxの確率の出力を行いたいです。

Comments

[Q71]

学習中に、テストデータ一つ一つの判定結果について表示したい、ということですか？
この質問の主題は「学習中に」です。
私は、学習完了後に、（学習中のバリデーションデータとも異なる）テストデータの判定結果を表示「できる」ようにしていますが。

[howareyou1245]

わかりづらくてすみません。
学習完了後に、一つ一つのテストデータに判定を行いたいです

Answer 1

結果（モデル）の出力はできているのでしょうか。書かれているコードには、そのあたりがないですが。
していると仮定して。

書かれているコードの、optimizer=の行の上まで、ファイルを複製します。
保存してあるモデルをロードします。
テストデータを読み込み、logisに通します。
forwardの戻り値がお望みのものです。

つまり、学習器とは別に推論器を作らなければなりません。

Comments

[howareyou1245]

ありがとうございます。
logisに通すというのは、logisをインスタンス化したpredに通すということでしょうか？

[howareyou1245]

できました。ありがとうございました。