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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。

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を使った学習を行いたいがmat1 and mat2 shapes cannot be multipliedとエラーが出る

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投稿2021/01/23 02:27

前提・実現したいこと

pytorchを使った学習を行いたいがmat1 and mat2 shapes cannot be multipliedとエラーが出る

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "C:~~~/test.py", line 52, in <module> output=net(input) File "C:~~~\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:~~~/test.py", line 30, in forward x = F.relu(self.fc1(x)) File "C:~~~\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:~~~\linear.py", line 93, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:~~~\functional.py", line 1690, in linear ret = torch.addmm(bias, input, weight.t()) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x400 and 576x120)

該当のソースコード

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(1,6,3) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,3) self.fc1=nn.Linear(16*6*6,120) self.fc2=nn.Linear(120,84) self.fc3=nn.Linear(84,10) def forward(self,x): x=F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)),(2,2)) x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features net = Net() print(net) input=torch.randn(1,1,28,28) print(input) output=net(input) print('output', output) target=torch.randn(10) print('target',target) target=target.view(1,-1) criterion = nn.MSELoss()

試したこと

参考にしたコードではinput = torch.randn(1, 1, 32, 32)となっていたものをinput = torch.randn(1, 1, 28, 28)としたところエラーが表示されるようになりました。
エラー内容からすると行列の形が合わないということだと思うのですが1x400の部分が理解できません。576x120は(1666,120)から理解できますが、1x400の部分は28x28で1x784になると思ったのですがなぜエラーメッセージのようになるのでしょうか。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python 3.7.9
torch 1.7.1

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