ValueError: x and y must be the same sizeのエラーを解決したい

Question

前提・実現したいこと

• ValueError: x and y must be the same sizeのエラーを解決したい
• 入力層：２　, 中間層：１０　, 出力層：１　のニューラルネットワークをプロットしたい

###現状
ニューラルネットワーク自体は、できているが、結果をプロットできていない。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: x and y must be the same size

該当のソースコード

#勾配降下法で、仮想通貨の価格とツイート数のニューラルネットワークを作る
〜〜〜〜割愛〜〜〜〜

#自分のデータを[配列]で代入する
x = np.array #７００行＊２列の行列
x = x1.values
y = np.array #700行＊１列の行列
y = y1.values


#　I：入力層の次元数、H：隠れ層の次元数、O：出力層の次元数
#bi：バイアス、バイアスは０ベクトルで初期化
#２層のニューラルネットワークの作成
I, H, O = 2, 10, 1
W1 = Variable(0.01 * np.random.randn(I, H)) # Variable(0.01 * np.random.randn(I, H))
b1 = Variable(np.zeros(H))
W2 = Variable(0.01 * np.random.randn(H, O)) # Variable(0.01 * np.random.randn(H, O))
b2 = Variable(np.zeros(O))


#ニューラルネットワークの推論
def predict(x):
    #線形変換
    y = F.linear(x, W1, b1)
    #活性化関数
    y = F.sigmoid(y)
    y = F.linear(y, W2, b2)
    return y

#学習率
lr = 0.001 #default : 0.2
iters = 1000

#ニューラルネットワークの学習
for i in range(iters):
    y_pred = predict(x)
    loss = F.mean_squared_error(y, y_pred)#lossを平均２乗誤差と定義する
#勾配のリセット
    W1.cleargrad()
    b1.cleargrad()
    W2.cleargrad()
    b2.cleargrad()
    loss.backward()

    W1.data -= lr * W1.grad.data
    b1.data -= lr * b1.grad.data
    W2.data -= lr * W2.grad.data
    b2.data -= lr * b2.grad.data
    #100 回ごとに出力
    if i % 50== 0:
        print(i)
        print(loss) #損失関数、平均２乗誤差をプロット
        
# Plot
plt.title("Neural network of cryptocurrency prices and number of tweets")
plt.scatter(x, y, s=10)#出力の丸のさいず
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
t = np.arange(10, 1000, 1)[:, np.newaxis] #間隔の指定
y_pred = predict(t)
plt.plot(t, y_pred.data, color='r')
plt.show()

Comments

[1T2R3M4]

xとyのサイズを把握していないのでしょうか。

[jbpb0]

> x = np.array #７００行＊２列の行列

> y = np.array #700行＊１列の行列

列数が違うからです

[HirotoShoji]

列数が違うのは、理解してるのですが、
このような状況のニュラールネットワークを可視化する方法がわからず困っています。

[jbpb0]

> このような状況のニュラールネットワークを可視化する方法

どのように可視化したいのか、によりますけど

たとえば、質問のコードのxの二つの列の数値をそれぞれ、
https://techacademy.jp/magazine/29976
の3D散布図のX, Yとして、質問のコードのyの数値を3D散布図のZとして、表示させるとか

Answer 1

このような状況のニュラールネットワークを可視化する方法

どのように可視化したいのか、によりますけど

たとえば、質問のコードのxの二つの列の数値をそれぞれ、
Pythonで3D散布図を作成する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
の3D散布図のX, Yとして、質問のコードのyの数値を3D散布図のZとして、表示させるとか