python3のコードをgoogle colaboratory で実行エラー

Question

python3で投稿された「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」するコードをgoogle colaboratory で実行しようとしたところ，

with torch.no_grad():
feats_test = prep_feature_data(np.arange(time_steps, X_test.size(0)), time_steps, X_test, feature_num, device)

このコードのところで

---> 74 linear_out = self.dense(lstm_out[0].view(X_input.size(0), -1))
75 return torch.sigmoid(linear_out)

RuntimeError: cannot reshape tensor of 0 elements into shape [0, -1] because the unspecified dimension size -1 can be any value and is ambiguous

以上のようなエラーが出ました。
学習を積み重ねて，ベストモデルで予測をしようとしたところです。
よろしくお願いします。

詳しい内容は以下の通りです。

「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」はこちらです。
https://qiita.com/THERE2/items/3c13164c1c82c1dcf4b7

エラーの内容は
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-661eca1a7b01> in <module>()
128 with torch.no_grad():
129 feats_test = prep_feature_data(np.arange(time_steps, X_test.size(0)), time_steps, X_test, feature_num, device)
--> 130 val_scores = model(feats_test)
131 tmp_scores = val_scores.view(-1).to('cpu').numpy()
132 bi_scores = np.round(tmp_scores)

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs)
1100 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1101 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1102 return forward_call(*input, **kwargs)
1103 # Do not call functions when jit is used
1104 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

<ipython-input-10-661eca1a7b01> in forward(self, X_input)
72 _, lstm_out = self.lstm(X_input)
73 # LSTMの最終出力のみを利用する。
---> 74 linear_out = self.dense(lstm_out[0].view(X_input.size(0), -1))
75 return torch.sigmoid(linear_out)
76

RuntimeError: cannot reshape tensor of 0 elements into shape [0, -1] because the unspecified dimension size -1 can be any value and is ambiguous

です。

Comments

[jbpb0]

エラーは省略しないで全部載せてください
(ここに書くのではなく、質問を編集して追記する)

[jbpb0]

> python3で投稿された「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」するコード

がどこにあるのか(URL、書籍名等)を、質問に追記してください

[s_mori]

「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」はこちらです。
https://qiita.com/THERE2/items/3c13164c1c82c1dcf4b7
エラーコードは
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-661eca1a7b01> in <module>()
128 with torch.no_grad():
129 feats_test = prep_feature_data(np.arange(time_steps, X_test.size(0)), time_steps, X_test, feature_num, device)
--> 130 val_scores = model(feats_test)
131 tmp_scores = val_scores.view(-1).to('cpu').numpy()
132 bi_scores = np.round(tmp_scores)

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs)
1100 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1101 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1102 return forward_call(*input, **kwargs)
1103 # Do not call functions when jit is used
1104 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

<ipython-input-10-661eca1a7b01> in forward(self, X_input)
72 _, lstm_out = self.lstm(X_input)
73 # LSTMの最終出力のみを利用する。
---> 74 linear_out = self.dense(lstm_out[0].view(X_input.size(0), -1))
75 return torch.sigmoid(linear_out)
76

RuntimeError: cannot reshape tensor of 0 elements into shape [0, -1] because the unspecified dimension size -1 can be any value and is ambiguous

です。

[jbpb0]

エラーは、ここに書くのではなく、質問を編集して追記してください

「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」のURLも、ここに書くのではなく、質問を編集して追記してください

ここに書いても、あまり見てくれません
質問に状況を詳しく書いた方が、回答されやすくなります

[s_mori]

申し訳ありませんでした。

[jbpb0]

> 「PyTorchのLSTMで時系列データ予測」はこちらです。
https://qiita.com/THERE2/items/3c13164c1c82c1dcf4b7

上記Webページのコメント欄に、質問者さんが実行した環境とエラーを記入して、聞いてみたらいかがでしょうか

[s_mori]

ありがとうございました。コメント欄の使い方を知りませんでした。コード作成者に問い合わせできなくで困っていたところでした。ありがとうございました。