pytorch LSTMのDataloaderを使ったバッチ学習

DataLoaderを使用しないコードをDataLoaderを使用したコードに変更しようとしているのですが

ーーーーDataLoaderを使用しないコードーーーーーー

python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import numpy as np
3import pandas as pd
4from pandas_datareader import data
5import torch
6import torch.nn as nn
7from torch.utils.data import DataLoader
8from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
9from sklearn.model_selection import train_test_split
10%matplotlib inline
11
12torch.manual_seed(123)
13w = torch.linspace(0, 999, steps=1000)
14ww = torch.sin(w*2*3.1416/60)
15
16train_k, test_k = train_test_split(ww, test_size = 0.1, shuffle=False)
17
18#窓とラベルをセットにする関数の作成
19def sequence_creator(input_data, window):
20    dataset = []
21    data_len = len(input_data)
22    
23    for i in range(data_len-window):
24        window_fr = input_data[i:i+window]
25        label = input_data[i+window:i+window+1]
26        dataset.append((window_fr, label))
27        
28    return dataset
29
30window_size = 100
31train_set = sequence_creator(train_k, window_size)
32
33
34#モデル構築
35class LSTM_Model(nn.Module):
36    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=50, output_size=1):
37        super().__init__()
38        
39        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
40        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)
41        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)
42        
43        self.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size),
44                            torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size))
45        
46    def forward(self, input_seq):
47        lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, 1),
48                                               self.hidden_cell)
49        pred = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
50        
51        return pred[-1]
52    
53
54torch.manual_seed(123)
55model = LSTM_Model()
56criterion = nn.MSELoss()
57optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
58
59epochs = 20
60loss_list = []
61
62for epoch in range(epochs):
63    for sequence_in, y_train in train_set:
64        y_pred = model(sequence_in)
65        loss = criterion(y_pred, y_train)
66        
67        optimizer.zero_grad()
68        model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
69                            torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
70        
71        loss.backward()
72        optimizer.step()
73        
74    loss_list.append(loss.detach())
75    print(f'Epoch {epoch+1} Loss {loss.item()}')
76    
77plt.plot(loss_list)

python
1predict_list = []
2xx = 100
3predict_list = train_k[-xx:].tolist()
4
5model.eval()
6
7test_size = len(test_k)
8for i in range(test_size):
9    sequence_in = torch.FloatTensor(predict_list[-xx:])
10    
11    with torch.no_grad():
12        model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
13                            torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
14        predict_list.append(model(sequence_in).item())
15        
16plt.figure(figsize=(12,5))
17plt.grid(True)
18plt.plot(ww.numpy())
19plt.plot(range(len(ww)-test_size, len(ww)), predict_list[-test_size:])
20plt.show()

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

上記のコードを
https://dajiro.com/entry/2020/05/06/183255
こちらのサイトを参考に下記のコードを実行してみたのですが
どうも上手くいっていません。

ーーーーDataLoaderを使用したコードーーーーー

python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import numpy as np
3import pandas as pd
4from pandas_datareader import data
5import torch
6import torch.nn as nn
7from torch.utils.data import DataLoader
8from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
9from sklearn.model_selection import train_test_split
10%matplotlib inline
11
12torch.manual_seed(123)
13w = torch.linspace(0, 999, steps=1000)
14ww = torch.sin(w*2*3.1416/60)
15
16train_k, test_k = train_test_split(ww, test_size = 0.1, shuffle=False)
17
18
19#窓とラベルをセットにする関数の作成
20def sequence_creator(input_data, window):
21    dataset = []
22    data_len = len(input_data)
23    
24    for i in range(data_len-window):
25        window_fr = input_data[i:i+window]
26        label = input_data[i+window:i+window+1]
27        dataset.append((window_fr, label))
28        
29    return dataset
30
31window_size = 100
32train_set = sequence_creator(train_k, window_size)
33
34
35class LSTM(nn.Module):
36    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100,
37                 output_size=1, batch_size = 32):
38        super().__init__()
39        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
40        self.batch_size = batch_size
41        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)
42
43        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)
44
45        self.hidden_cell = (torch.zeros(1, self.batch_size, self.hidden_layer_size),
46                            torch.zeros(1, self.batch_size, self.hidden_layer_size))
47
48    def forward(self, input_seq):
49        batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1]
50        lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(seq_len, batch_size, 1),
51                                               self.hidden_cell) #lstmのデフォルトの入力サイズは(シーケンスサイズ、バッチサイズ、特徴量次元数)
52        predictions = self.linear(self.hidden_cell[0].view(batch_size, -1))
53        return predictions[:, 0]
54
55
56epochs = 10
57batch_size = 6
58
59dataloader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size)
60torch.manual_seed(123)
61model = LSTM()
62loss_function = nn.MSELoss()
63optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
64
65
66loss = []
67for i in range(epochs):
68    for b, tup in enumerate(dataloader):
69        X, y = tup
70        optimizer.zero_grad()
71        model.hidden_cell = (torch.zeros(1, len(X), model.hidden_layer_size),
72                             torch.zeros(1, len(X), model.hidden_layer_size))
73
74        y_pred = model(X)
75
76        #Y_predが1次元、yが2次元になるためview(-1)
77        single_loss = loss_function(y_pred, y.view(-1))
78        single_loss.backward()
79        optimizer.step()
80        
81    loss.append(single_loss.detach())
82    print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}')
83    
84plt.plot(loss)

python
1predict_list = []
2xx = 100
3predict_list = train_k[-100:].tolist()
4
5model.eval()
6
7test_size = len(test_k)
8for i in range(test_size):
9    sequence_in = torch.FloatTensor(predict_list[-xx:])
10    
11    with torch.no_grad():
12        model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
13                            torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
14        predict_list.append(model(sequence_in.view(1,-1)).item())
15        
16plt.figure(figsize=(12,5))
17plt.grid(True)
18plt.plot(ww.numpy())
19plt.plot(range(len(ww)-test_size, len(ww)), predict_list[-test_size:])
20plt.show()

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

参考サイトには検証のコードが無かった為
検証のやり方がおかしいのか、そもそも学習の方がおかしいのかよく分かっておりません。
ご教授頂けますようお願い致します。

ー
ー
ー
ーーーーやったことーーーー
学習の際に参考サイトの「学習ループの定義」に書かれているままに

single_loss = loss_function(y_pred, y)

とすると

このように警告が出た為、

single_loss = loss_function(y_pred, y.view(-1))

にしました。

検証の方では

predict_list.append(model(sequence_in).item())

の状態では

このようなエラーが出た為

predict_list.append(model(sequence_in.view(1,-1)).item())

にしました。

また、

with torch.no_grad():
    model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
                        torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))

これを学習の方と同様に

with torch.no_grad():
    model.hidden_cell = (torch.zeros(1, len(sequence_in), model.hidden_layer_size),
                        torch.zeros(1, len(sequence_in), model.hidden_layer_size))

とするとエラーが出ました。

また、

predict_list.append(model(sequence_in.view(1,-1)).item())

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