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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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RuntimeErrorが解決できません。

masaX

総合スコア30

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2020/06/26 03:29

以下のようなerrorが発生しているのですが、解決方法がわかる方がいましたらご教授お願いします。

python3.x

1 gn[t] = np.sqrt(np.sum([gr.pow(2).sum().data[0] for gr in grads[t]])) * losses[t] 2<class 'list'> 3<class 'torch.Tensor'> 4<class 'torch.Tensor'> 5Traceback (most recent call last): 6 File "multi_task/train_multi_task.py", line 254, in <module> 7 train_multi_task(param_file) 8 File "multi_task/train_multi_task.py", line 171, in train_multi_task 9 grads[t][gr_i] = grads[t][gr_i] / gn[t] 10RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'other'

こちらがerrorが発生している部分のソースコードです。

python3.x

1 gn = gradient_normalizers(grads, loss_data, params['normalization_type']) 2 for t in tasks: 3 for gr_i in range(len(grads[t])): 4 print(type(grads[t])) 5 print(type(gn[t])) 6 print(type(grads[t][gr_i])) 7 grads[t][gr_i] = grads[t][gr_i] / gn[t]

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tiitoi

2020/06/26 04:48

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RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'other'

演算するときに一方のテンソルのデバイスが GPU で、もう一方のテンソルのデバイスが CPU になっているときに起こるエラーです。
Expected object of type torch.cuda.FloatTensor と言われているので、演算前に型が torch.FloatTensor のテンソルを Tensor.to("cuda") で torch.cuda.FloatTensor に変更すればいいと思います。

python

1import torch 2 3a = torch.tensor([1, 2, 3], device=torch.device("cpu")) 4b = torch.tensor([1, 2, 3], device=torch.device("cuda")) 5 6c = a * b # エラー

参考
Pytorch - 計算を行うデバイスを指定する方法について

投稿2020/06/26 04:46

編集2020/06/26 04:47
tiitoi

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