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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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Pytorchの CIFAR-10チュートリアルで任意の画像を分類させたいが,エラー「shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 〜」が出る

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投稿2020/06/29 04:10

編集2022/01/12 10:55

状況

PytorchのCIFAR-10チュートリアルを参考に,画像を分類するモデルを作成しました.
CIFAR-10チュートリアルはこちらです:
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

このモデルに対して,任意の画像を入力し分類させたいのですが,RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 293904というエラーによって失敗してしまいます.解決方法が分かる方がおりましたら,ご教授いただきたいです.

実行コード

チュートリアルのコード
jupyter形式のソースコードを繋げたものを貼っています.上記URLから直接チュートリアルを除いた方が理解しやすいかもしれないです.

python

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') # functions to show an image def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show() # get some random training images dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next() # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) # x = x.view(x.size(0), 16*37*37) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # get the inputs; data is a list of [inputs, labels] inputs, labels = data # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + optimize outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # print statistics running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') PATH = './cifar_net.pth' torch.save(net.state_dict(), PATH) dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.next() # print images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) net = Net() net.load_state_dict(torch.load(PATH)) _, predicted = torch.max(outputs, 1) print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))

実行したいコード

python

from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) def image_loader(image_name): image = Image.open(image_name) image = transform(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) img = image_loader("./photo.jpg") outputs = net(img)

エラー
RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 293904

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