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。
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2019/11/13 01:02
退会済みユーザー
2019/11/13 01:31
2019/11/13 02:04