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Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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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chainerの実装について

kei_kei_

総合スコア6

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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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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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投稿2021/03/22 15:55

編集2021/03/23 03:04

「データサイエンス教本」という書籍でchainerを用いてAND理論演算子をコードで実装するという内容なのですが、
下記のコードをかくとAttributeError: 'MyChain' object has no attribute 'forward'のエラーコードが発生してしまうのですが、どのように解決すれば良いかご教示いただけますでしょうか。
よろしくお願いいたします。

〜コード〜

python

1 2import numpy as np 3import chainer 4import chainer.functions as F 5import chainer.links as L 6import chainer.initializers as I 7from chainer import training 8from chainer.training import extensions 9 10class MyChain(chainer.Chain): 11 def __init__(self): 12 super(MyChain, self).__init__() 13 14 with self.init_scope(): 15 self.l1 = L.Linear(None, 3) 16 self.l2 = L.Linear(None, 2) 17 18 def __call__(self, x): 19 h = F.relu(self.l1(x)) 20 h = self.l2(h) 21 return h 22 23trainx = np.array(([0,0],[0,1],[1,0],[1,1]),dtype=np.float32) 24trainy = np.array([0,1,1,0],dtype=np.int32) 25train = chainer.datasets.TupleDataset(trainx,trainy) 26test = chainer.datasets.TupleDataset(trainx,trainy) 27 28model = L.Classifier(MyChain(),lossfun=F.softmax_cross_entropy) 29optimizer = chainer.optimizers.Adam() 30optimizer.setup(model) 31 32batchsize = 4 33train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train,batchsize) #学習用 34test_iter = chainer.iterators.SerialIterator(test,batchsize,repeat=False,shuffle=False) #評価用 35 36updater = training.StandardUpdater(train_iter,optimizer) 37 38epoch = 500 39trainer = training.Trainer(updater,(epoch,'epoch')) 40 41trainer.extend(extensions.LogReport()) #ログ 42trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter,model)) #エポック数の表示 43trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch','main/loss','validation/main/loss','main/accuracy','validation/main/accuracy','elapsed_time'])) #計算状態の表示 44trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss','validation/main/loss'],'epoch',file_name='loss.png')) #誤差グラフ 45trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy','validation/main/accuracy'],'epoch',file_name='accuracy.png')) #精度グラフ 46 47trainer.run() 48 49chainer.serializers.save_npz("result/out.model",model)

<追記>

python

1class MyChain(chainer.Chain): 2def init(self): 3super(MyChain, self).init() 4 5with self.init_scope(): 6self.l1 = L.Linear(None, 3) 7self.l2 = L.Linear(None, 2)

おそらくこの下の箇所が問題かと思っているのですが、

python

1def call(self, x): 2h = F.relu(self.l1(x)) 3h = self.l2(h) 4return h

・書き方1

python

1def call(self, x): 2h1 = F.relu(self.l1(x)) 3y = self.l2(h1) 4return y

・書き方2

python

1def call(self, x): 2h1 = F.relu(self.l1(x)) 3h2 = self.l2(h1) 4return h2

・書き方3

python

1def call(self, x): 2h = F.relu(self.l1(x)) 3return self.l2(h)

などの書き方をしても解消されない状態です。。

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jbpb0

2021/03/22 23:14

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に ```python だけの行を追加してください また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください 現状、コードがとても読み辛いです 質問にコードを載せる際に上記をやってくれたら、他人がコードを読みやすくなり、コードの実行による現象確認もやりやすくなるので、回答されやすくなります
jbpb0

2021/03/23 02:59

追記部分のPythonコードも、同じ書き方してください
jbpb0

2021/03/23 03:39

def __call__(self, x): のインデントレベルがずれてます 現状は with self.init_scope(): に合ってますけど、 def __init__(self): に合わせてください 本のコードも、そうなってますよね
kei_kei_

2021/03/23 05:02

ありがとうございます! 見落としていました。 解決しました! ありがとうございます!
guest

回答2

0

ベストアンサー

python

1 def __call__(self, x):

のインデントがおかしいのではないでしょうか。
__init__()関数の内側で__call__()が定義されています。

pythonでは一般的にインデント幅はスペース4つで書かれることが多いので、特別な理由がなければ、それに合わせておく方が、こういう間違いは起こりにくいです。

投稿2021/03/23 03:43

bsdfan

総合スコア4560

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kei_kei_

2021/03/23 05:04

なるほどです。 ご教示いただきありがとうございます!
guest

0

<追記>
class MyChain(chainer.Chain):
def init(self):
super(MyChain, self).init()

with self.init_scope():
self.l1 = L.Linear(None, 3)
self.l2 = L.Linear(None, 2)

おそらくこの下の箇所が問題かと思っているのですが、
def call(self, x):
h = F.relu(self.l1(x))
h = self.l2(h)
return h

・書き方1

def call(self, x):
h1 = F.relu(self.l1(x))
y = self.l2(h1)
return y

・書き方2
def call(self, x):
h1 = F.relu(self.l1(x))
h2 = self.l2(h1)
return h2

・書き方3
def call(self, x):
h = F.relu(self.l1(x))
return self.l2(h)
などの書き方をしても解消されない状態です。。

投稿2021/03/23 02:37

kei_kei_

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