IndexError: Target ２ is out of bounds.について

Question

自分のデータでRNNを試してみたいなと思い、調べていたところ、このサイトを見つけてやってみました。参考にしたサイトのデータと僕のデータとの違いはcsvファイルであることと0,1分類ではなく,0,1,2,3の多値分類でまずは試しにと思い、torchtextのドキュメントを読んでcsvファイルでのやり方でデータを読み込みました。そして参考コードからコードを写経をして自分はimport torch.functional as Fとしていたんですがなぜかsoftmax is no attribute F と出てしまったのでnn.functional.softmaxと表記したり、view関数をreshapeに変えたりしてなんと関数でエラーが出ることはなくなりました。しかし、最後の学習の際にこのエラーが出てしまいました。改善策はありますでしょうか？

参考にしたコード

def train_model(epoch, train_iter, optimizer, log_interval=1, batch_size=2):
    encoder.train()
    classifier.train()
    correct = 0
    for idx, batch in enumerate(train_iter):
        (x, x_l), y = batch.Text, batch.Label
        optimizer.zero_grad()
        encoder_outputs = encoder(x)
        output, attn = classifier(encoder_outputs)
        loss = nn.functional.nll_loss(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]
        correct += pred.eq(y.data.view_as(pred)).cpu().sum()
        if idx % log_interval == 0:
            print('train epoch: {} [{}/{}], acc:{}, loss:{}'.format(
            epoch, (idx+1)*len(x), len(train_iter)*batch_size,
            correct/float(log_interval * len(x)),
            loss.data[0]))
            correct = 0

            
def test_model(epoch, test_iter):
    encoder.eval()
    classifier.eval()
    correct = 0
    for idx, batch in enumerate(test_iter):
        (x, x_l), y = batch.Text, batch.Label
        encoder_outputs = encoder(x)
        output, attn = classifier(encoder_outputs)
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]
        correct += pred.eq(y.data.view_as(pred)).cpu().sum()
    print('test epoch:{}, acc:{}'.format(epoch, correct/float(len(test))))

emb_dim = 300 #単語埋め込み次元
h_dim = 3 #lstmの隠れ層の次元
class_num = 2 #予測クラウ数
lr = 0.001 #学習係数
epochs = 50 #エポック数

 # make model
encoder = EncoderRNN(emb_dim, h_dim, len(TEXT.vocab),gpu=False, v_vec = TEXT.vocab.vectors)
classifier = AttnClassifier(h_dim, class_num)

# init model
def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if hasattr(m, 'weight') and (classname.find('Embedding') == -1):
        nn.init.xavier_uniform(m.weight.data, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

for m in encoder.modules():
    print(m.__class__.__name__)
    weights_init(m)
    
for m in classifier.modules():
    print(m.__class__.__name__)
    weights_init(m)

# optim
from itertools import chain
optimizer = optim.Adam(chain(encoder.parameters(),classifier.parameters()), lr=lr)

for epoch in range(epochs):
    train_model(epoch + 1, train_iter, optimizer)
    test_model(epoch + 1, val_iter)

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py in nll_loss(input, target, weight, size_average, ignore_index, reduce, reduction)
   2216                          .format(input.size(0), target.size(0)))
   2217     if dim == 2:
-> 2218         ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index)
   2219     elif dim == 4:
   2220         ret = torch._C._nn.nll_loss2d(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index)

IndexError: Target 2 is out of bounds.

文字制限により最初の方は記載できませんでした。

Answer 1

classの数を変更することで解決するはずです。
class_num = 2
ではなく、
実際の数に変更してみてください

Comments

[rikubon_]

ありがとうございます！試してみます