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処理後の配列の次元を変えるとエラーがでる

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前提・実現したいこと

Python初心者です。
独自のデータセット'/home/selen/downloads/'を用いて
PyTorchでファインチューニングを行い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

Traceback (most recent call last):
File "Arashi/arashi.py", line 52, in <module>
datasets = torch.utils.data.TensorDataset(img_datas, labels)
File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataset.py", line 36, in init
assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors)
File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataset.py", line 36, in <genexpr>
assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors)
AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

該当のソースコード

import torch, torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning import Trainer

from PIL import Image
import glob

fold_path = '/home/selen/downloads/'
imgs = []
for imgs_path in glob.glob(fold_path + '*'):
imgs.append(glob.glob(imgs_path + '/*'))

from torchvision.models import resnet18
resnet = resnet18(pretrained=True)

transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

labels = []
img_datas = torch.tensor([])

for i,imgs_arr in enumerate(imgs):

for img_path in imgs_arr:
labels.append(i)
img = Image.open(img_path)
tensor_img = transform(img)
tensor_img = tensor_img.unsqueeze(0)
img_datas = torch.cat([img_datas, tensor_img],dim=0)

datasets = torch.utils.data.TensorDataset(img_datas, labels)

n_train = int(len(datasets) * 0.85)
n_val = len(datasets) - n_train
torch.manual_seed(0)
train,val = torch.utils.data.random_split(datasets,[n_train,n_val])

class TrainNet(pl.LightningModule):
@pl.data_loader
def train_dataloader(self):
return torch.utils.data.DataLoader(train, self.batch_size,shuffle=True)

def training_step(self, batch, batch_nb):
x, t = batch
y = self.forward(x)
loss = self.lossfun(y, t)
results = {'loss': loss}
return results

class ValidationNet(pl.LightningModule):

@pl.data_loader
def val_dataloader(self):
return torch.utils.data.DataLoader(val, self.batch_size)

def validation_step(self, batch, batch_nb):
x, t = batch
y = self.forward(x)
loss = self.lossfun(y, t)
y_label = torch.argmax(y, dim=1)
acc = torch.sum(t == y_label) * 1.0 / len(t)
results = {'val_loss': loss, 'val_acc': acc}
return results

def validation_end(self, outputs):
avg_loss = torch.stack([x['val_loss'] for x in outputs]).mean()
avg_acc = torch.stack([x['val_acc'] for x in outputs]).mean()
results =  {'val_loss': avg_loss, 'val_acc': avg_acc}
return results

class FineTuningNet(TrainNet, ValidationNet):

def init(self, batch_size=256):
super().init()
self.batch_size = batch_size
self.conv = resnet18(pretrained=True)
self.fc1 = nn.Linear(1000, 100)
self.fc2 = nn.Linear(100, 5)
for param in self.conv.parameters():
param.requires_grad = False

def lossfun(self, y, t):
return F.cross_entropy(y, t)

def configure_optimizers(self):
return torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)

def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```

試したこと

いろいろ調べてみましたがよくわかりません。
間違っている箇所あれば指摘していただけますと幸いです。

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  • tiitoi

    2020/05/15 19:42

    どこでエラーが起こっているのでしょうか?
    assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors)
    というアサートから察するに、入力の形状に問題があるように思いますが、動かせないので具体的なことは言えません。
    画像であれば、入力の形状が (N, C, H, W) になっているかどうか (画像サイズがバラバラだったりしないか) などの観点で確認してみてはどうでしょうか

    キャンセル

  • meg_

    2020/05/15 20:20

    エラーメッセージは省略せずに全部載せてください。

    キャンセル

  • Hiro051

    2020/05/15 20:26

    失礼いたしました。
    エラーメッセージを全て記載いたしました。
    入力データはGoogleでスクレイピングし、OpenCVで顔部分のみ切り取った全て同じサイズの物を用意しています。

    キャンセル

  • Hiro051

    2020/05/15 23:38

    変更いたしましたが以下のようなエラーが出てしまいました。
    Traceback (most recent call last):
    File "Arashi/arashi.py", line 31, in <module>
    labels.append(i)
    AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'append'

    キャンセル

回答 1

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+1

labelsがリストであることが原因ではありませんか? tensorに変換して渡せば良いかと思われます。


【追記】下記で出来ませんか?

datasets = torch.utils.data.TensorDataset(img_datas, torch.tensor(labels))

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  • 2020/05/15 23:45

    コードは上記の通りです。

    キャンセル

  • 2020/05/16 02:31

    回答に追記しました。
    リストをテンソルに変換するのはtorch.utils.data.TensorDataset()に渡す時で良いです。

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  • 2020/05/16 10:27

    解決できました。
    ありがとうございました!

    キャンセル

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