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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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変数x を tensor型に変換する書き方がわからない

Hiro051

総合スコア9

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2020/06/09 02:20

編集2020/06/09 06:38

前提・実現したいこと

TypeError: max_pool3d(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not intというエラーが出ました。
引数はintではなくTensorにしろと言われているようですが
どうやって解決したらいいでしょうか
変数x を tensor型に変換するのだと思いますが書き方がわかりません。

発生している問題・エラーメッセージ

$ python FujiNet.py Traceback (most recent call last): File "FujiNet.py", line 100, in <module> net = fjn.forward(data).to(device) File "FujiNet.py", line 78, in forward x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)).clone TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'dict'

該当のソースコード

Python

1class BrainData(Dataset): 2 def __init__(self, data, transform=None, class_map=CLASS_MAP): 3 self.data = data 4 self.class_map = class_map 5 self.transform = transform 6 7 def __len__(self): 8 return len(self.data) 9 10 def __getitem__(self, idx): 11 if torch.is_tensor(idx): 12 idx = idx.tolist() 13 14 voxel = self.data[idx]["voxel"] 15 voxel = voxel.reshape((1,voxel.shape[0],voxel.shape[1],voxel.shape[2])) 16 label = self.class_map[self.data[idx]["label"]] 17 18 #return sample 19 return (voxel, label) 20 21data = dataset.load_data(["ADNI2"]) 22data_set = BrainData(data, CLASS_MAP) 23 24n_train = int(len(data_set) * 0.8) 25n_val = int(len(data_set) - n_train) 26 27torch.manual_seed(0) 28 29train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(data_set, [n_train, n_val]) 30 31# set data loader 32train_loader = torch.utils.data.DataLoader( 33 dataset=train_dataset, 34 batch_size=2, 35 shuffle=True, 36 num_workers=5) 37 38val_loader = torch.utils.data.DataLoader( 39 dataset=val_dataset, 40 batch_size=2, 41 shuffle=False, 42 num_workers=5) 43 44#class FujiNet 45class FujiNet(nn.Module): 46 def __init__(self): 47 super(FujiNet, self).__init__() 48 self.pool = nn.MaxPool3d(2, 2) 49 self.conv1 = nn.Conv3d(1, 3, 3, padding=1) 50 self.conv2 = nn.Conv3d(3, 3, 3, padding=1) 51 self.conv3 = nn.Conv3d(3, 32, 3, padding=1) 52 self.conv4 = nn.Conv3d(32, 64, 3, padding=1) 53 self.fc1 = nn.Linear(10 * 10 * 10 * 64, 512) 54 self.fc2 = nn.Linear(512, 4) 55 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) 56 57 def forward(self, x): 58 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)).clone 59 x = self.pool(x) 60 x = F.relu(self.conv1(x)) 61 x = F.relu(self.conv2(x)) 62 x = self.pool(x) 63 x = F.relu(self.conv3(x)) 64 x = F.relu(self.conv4(x)) 65 x = self.pool(x) 66 x = x.view(-1, 10 * 10 * 10 * 64) 67 x = self.dropout(x) 68 x = F.relu(self.fc1(x)) 69 x = self.dropout(x) 70 x = self.fc2(x) 71 return x 72 73# select device 74num_classes = 5 75device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 76 77# インスタンス初期化 78fjn = FujiNet() 79# forwardに引数 num_classes を渡す 80net = fjn.forward(data).to(device)

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tiitoi

2020/06/09 06:23

forward() にはクラス数ではなく、学習するデータを渡すものだと思いますが、質問のコードはそうなっていません。
Hiro051

2020/06/09 06:42

エラーメッセージ、ソースコード共に修正いたしました。 forward()に<class 'numpy.ndarray'>のデータを渡し、 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)).cloneを追加することでtensorに変換しましたが 上記のエラーが出てしまいました。 間違っている箇所ご指摘していただけると幸いです。
tiitoi

2020/06/09 06:49 編集

x.astype(np.float32) で float に変換するところに問題が発生しているので、変数 x の中身が問題であるということはわかりますが、x の中身がどうなっているのか質問の情報からはわかりません。 そのあとに max pool 3d に渡すということは、x は (N,C,D,H,W) の5次元の numpy 配列になっている必要がありますが、実際にそうなっていますか? print(x) で中身を確認してみて、そうなっていないなら、そうなるように修正してみてください。
Hiro051

2020/06/09 07:08

{'uid': 363336, 'pid': '041_S_5082', 'label': 'SMC', 'nu_label': 5, 'path': PosixPath('/home/radiology_datas/JHU-radiology/20170509/SMC/041_S_5082/half_brain_flipRL_ADNI_041_S_5082_MR_MT1__GradWarp__N3m_Br_20130314162621463_S182655_I363336_MNI.pkl'), 'voxel': array([[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], ..., [[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]], dtype=float32)}] 中身はこのようになっています。 voxel型のデータと伺っています。
tiitoi

2020/06/09 07:20

x が形状が (N,C,D,H,W) の5次元の numpy 配列ではなく、dict になっていますよね Conv3d を使うモデルはどういうときに使うのかというと、例えば、1つのサンプルが動画の場合です。動画は複数枚のRGB画像で構成されるので、(C, D, H, W) の4次元配列で1つの動画が表されます。それがNバッチ分集まって、(N, C, D, H, W) の5次元配列で1つのミニバッチになります。 forward(data) でわたさなければならないデータはこの5次元の配列で、質問の場合そうなっていないので、修正する必要があります。 どのように修正するべきなのかは、質問者さんしかわかりません。
Hiro051

2020/06/09 07:31

ご丁寧にありがとうございました。 なんとかがんばってみます。
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