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DataSet

DataSetは、ADO.NETアーキテクチャのコンポーネントです。データベースから取得したレコードをメモリ領域に格納するクラスを指します。データの保持やテーブル間のリレーション・制約といった保持も可能です。

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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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1回答

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shota_ibi0614

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DataSet

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投稿2021/12/13 06:44

編集2021/12/15 06:06

前提・実現したいこと

お手上げ状態です。調べても英語や中国語しかなく理解ができないです。
self.weight = Parameter(torch.empty((num_embeddings, embedding_dim), **factory_kwargs))でエラーが起こりました

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

該当のソースコード

python

1class Embedding(Module): 2 __constants__ = ['num_embeddings', 'embedding_dim', 'padding_idx', 'max_norm', 3 'norm_type', 'scale_grad_by_freq', 'sparse'] 4 5 num_embeddings: int 6 embedding_dim: int 7 padding_idx: Optional[int] 8 max_norm: Optional[float] 9 norm_type: float 10 scale_grad_by_freq: bool 11 weight: Tensor 12 sparse: bool 13 14def __init__(self, num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: Optional[int] = None, 15 max_norm: Optional[float] = None, norm_type: float = 2., scale_grad_by_freq: bool = False, 16 sparse: bool = False, _weight: Optional[Tensor] = None, 17 device=None, dtype=None) -> None: 18 factory_kwargs = {'device': device, 'dtype': dtype} 19 super(Embedding, self).__init__() 20 self.num_embeddings = num_embeddings 21 self.embedding_dim = embedding_dim 22 if padding_idx is not None: 23 if padding_idx > 0: 24 assert padding_idx < self.num_embeddings, 'Padding_idx must be within num_embeddings' 25 elif padding_idx < 0: 26 assert padding_idx >= -self.num_embeddings, 'Padding_idx must be within num_embeddings' 27 padding_idx = self.num_embeddings + padding_idx 28 self.padding_idx = padding_idx 29 self.max_norm = max_norm 30 self.norm_type = norm_type 31 self.scale_grad_by_freq = scale_grad_by_freq 32 if _weight is None: 33 self.weight = Parameter(torch.empty((num_embeddings, embedding_dim), **factory_kwargs)) 34 self.reset_parameters() 35 else: 36 assert list(_weight.shape) == [num_embeddings, embedding_dim], \ 37 'Shape of weight does not match num_embeddings and embedding_dim' 38 self.weight = Parameter(_weight) 39 40 self.sparse = sparse

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回答1

0

エラーメッセージに記載されているとおりdevice, dtypeに適切なデータを与えるとよいかと思われます。

投稿2021/12/13 07:14

can110

総合スコア38317

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shota_ibi0614

2021/12/13 07:26

もう少し具体的にお願いします。
can110

2021/12/13 07:30

何を具体的にお願いされているのか分かりません。
shota_ibi0614

2021/12/13 07:38

適切なデータとは例えばどういったものなのか
can110

2021/12/13 07:41

エラーメッセージによると * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) です。
shota_ibi0614

2021/12/15 05:49

すみません。そこが良くわからないです。どういった意味なんでしょうか?
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