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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。

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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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【Pythorch】AlexNetで3次元データをクラス分類したいが、MaxPool3dの使い方がわからない

Hiro051
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投稿2020/06/02 08:51

前提・実現したいこと

Python初心者です。

AlexNetで3次元データをクラス分類したいのですが、MaxPool3dの使い方がわからず
RuntimeErrorになってしまいます。nn.Conv3d部分も正しいかわかりません。

間違っている箇所あればご指摘いただけますと幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

$ python AlexNet.py Traceback (most recent call last): File "AlexNet.py", line 134, in <module> outputs = net(images) File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 493, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "AlexNet.py", line 107, in forward x = self.features(x) File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 493, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 92, in forward input = module(input) File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 493, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/selen/.pyenv/versions/3.7.3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 476, in forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: Expected 5-dimensional input for 5-dimensional weight 64 3 3 3, but got 4-dimensional input of size [64, 80, 96, 80] instead

該当のソースコード

Python

class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool3d((80, 96, 80), stride=(2, 2, 2)), nn.Conv3d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool3d((80, 96, 80), stride=(2, 2, 2)), nn.Conv3d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool3d((80, 96, 80), stride=(2, 2, 2)), ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 4 * 4, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), 256 * 4 * 4) x = self.classifier(x) return x

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