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PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python 3.x

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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PytorchのMNISTでエラーが出ます

SaitoHiroaki

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PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python 3.x

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/11/12 22:56

編集2019/11/12 22:59

前提・実現したいこと

Pytorchで機械学習をしたところエラーが出ます。
Pytorchはhttps://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced?hl=ja
こちらのTensorflowの実装と同じ実装をしたいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Expected input batch_size (784) to match target batch_size (32).

該当のソースコード

python

1import torch 2import torchvision 3import torchvision.transforms as transforms 4import numpy as np 5import torch.optim as optim 6import torch.nn as nn 7import torch.nn.functional as F 8 9 10transform = transforms.Compose( 11 [transforms.ToTensor(), 12 transforms.Normalize((0.5, ), (0.5, ))]) 13trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', 14 train=True, 15 download=True, 16 transform=transform) 17trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, 18 batch_size=32, 19 shuffle=True, 20 num_workers=2) 21 22testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', 23 train=False, 24 download=True, 25 transform=transform) 26testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, 27 batch_size=32, 28 shuffle=False, 29 num_workers=2) 30 31print("trainset.shape:",trainset) 32print('train_dataset = ', len(trainset)) 33print('test_dataset = ', len(testset)) 34 35classes = tuple(np.linspace(0, 9, 10, dtype=np.uint8)) 36 37 38class Net(nn.Module): 39 def __init__(self): 40 super(Net, self).__init__() 41 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3) #(入力のchannel数, 出力のチャンネル数, カーネル) 42 self.flatten = nn.Flatten() 43 self.d1 = nn.Linear(32, 128) 44 self.d2 = nn.Linear(128, 10) 45 46 def forward(self, x): 47 print(x.shape) 48 #torch.reshape(x, (32, 32)) 49 x = x.view(-1, 32) 50 x = self.flatten(x) 51 x = F.relu(self.d1(x)) 52 return F.softmax(self.d2(x)) 53 54# select device 55device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 56net = Net().to(device) 57 58# optimizing 59criterion = nn.CrossEntropyLoss() 60optimizer = optim.Adam(net.parameters()) 61 62criterion = nn.CrossEntropyLoss() 63optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) 64 65epochs = 5 66for epoch in range(epochs): 67 running_loss = 0.0 68 for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader, 0): 69 # zero the parameter gradients 70 #inputs, labels = inputs.view(-1, 28*28*1).to(device), labels.to(device) 71 optimizer.zero_grad() 72 #print(input) 73 74 # forward + backward + optimize 75 outputs = net(inputs) 76 loss = criterion(outputs, labels) 77 loss.backward() 78 optimizer.step() 79 80 # print statistics 81 running_loss += loss.item() 82 if i % 100 == 99: 83 print('[{:d}, {:5d}] loss: {.3f}' 84 .format(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) 85 running_loss = 0.0 86 87print('Finished Training') 88

試したこと

x = x.view(-1, 32)を付け加えました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

batchサイズをtensorflowの方と同じにしたいです。

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py

1testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, 2 batch_size=32,` 3 shuffle=False, 4 num_workers=2)

で指定してあるので,forward()の入力テンソルのサイズは(32, 1, 28, 28)となっており,view()等は不要です.
実際のミスは別のところに3つあります.

  1. self.conv1(x)を呼び忘れている
  2. conv1のあとのReLUを呼び忘れている
  3. conv1の出力は,(32, 32, 26, 26)なので,d1の入力チャネル数は32 * 26 * 26になる

それらを直すと以下のようになります.

py

1class Net(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(Net, self).__init__() 4 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3) #(入力のchannel数, 出力のチャンネル数, カーネル) 5 self.flatten = nn.Flatten() 6 self.d1 = nn.Linear(32 * 26 * 26, 128) 7 self.d2 = nn.Linear(128, 10) 8 9 def forward(self, x): 10 print(x.shape) 11 x = F.relu(self.conv1(x)) 12 x = self.flatten(x) 13 x = F.relu(self.d1(x)) 14 return F.softmax(self.d2(x))

さらにto(device)もしておけば動くと思います.

diff

1- #inputs, labels = inputs.view(-1, 28*28*1).to(device), labels.to(device) 2+ inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

投稿2019/11/13 00:11

編集2019/11/13 00:18
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SaitoHiroaki

2019/11/13 01:02

丁寧な回答ありがとうございます。 ご指摘いただいた点を改善してみたところ、新たなエラーがでました。 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same というエラーが出ました。 この改善策もアドバイスをいただけないでしょうか
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/13 01:31

weightがGPUメモリに乗っていないというエラーなので,`net.to(device)` が漏れているような気がします. 解決しなければ,質問を別に立ててください(質問を増やすのを繰り返されても困るので).
SaitoHiroaki

2019/11/13 02:04

わかりました。ありがとうございます。
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