質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.35%

  • Python

    9114questions

    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。

  • Python 3.x

    7319questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • Chainer

    158questions

    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。

RNNのサンプルコードについて

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 1
  • VIEW 1,563

kkkmokotan

score 37

python3.5で動作しています。
こちらの和訳ページ
を元にサンプルのコードを記述したのですが、エラーにより動作しませんでした。エラー文としてはどうやらどこかの入力にnp.nddarrayを要求されているみたいです。

TypeError: numpy.ndarray or cuda.ndarray are expected.
Actual: <class 'ellipsis'>

私の解釈が追いついていないのですがこちらの和訳ページのレイですと、次元数100のベクトルを1000こ入力にとって、時系列データとし、LSTMの入力にしているとみて良いのでしょうか?

import numpy as np
import chainer
from chainer import cuda, Function, gradient_check, report, training, utils, Variable
from chainer import datasets, iterators, optimizers, serializers
from chainer import Link, Chain, ChainList
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
from chainer.training import extensions

class RNN(Chain):
    def __init__(self):
        super(RNN, self).__init__(
            embed=L.EmbedID(1000, 100),  # word embedding
            mid=L.LSTM(100, 50),  # the first LSTM layer
            out=L.Linear(50, 1000),  # the feed-forward output layer
        )

    def reset_state(self):
        self.mid.reset_state()

    def __call__(self, cur_word):
        # Given the current word ID, predict the next word.
        x = self.embed(cur_word)
        h = self.mid(x)
        y = self.out(h)
        return y

def compute_loss(x_list):
    loss = 0
    for cur_word, next_word in zip(x_list, x_list[1:]):
        loss += model(cur_word, next_word)
    return loss




rnn = RNN()
model = L.Classifier(rnn)
optimizer = optimizers.SGD()
optimizer.setup(model)


x_list = [Variable(..., volatile='on') for _ in range(100)]  # list of 100 words
rnn.reset_state()
optimizer.update(compute_loss, x_list)
  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • can110

    2017/04/11 17:49

    エラーの発生個所が分かる完全なTracebackを追記すると、回答得られやすいかと思います。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

直接のエラー原因はVariable構築時の引数にnumpy.ndarray or cuda.ndarrayが与えられていないためだと思います。
エラー原因に関する参考ページ:Chainer:簡単な微分をしてみよう

そこで、原文Recurrent Nets and their Computational Graphを見て思ったのですが
x_list = [ Variable( ... , volatile='on') for _ in range(100) ]...部分は
np.random.randint( 255, size=(1,)).astype(np.int32)を指しているような気がします。
和訳ではなぜかこの部分の記述がないようですが。

すなわち

#x_list = [Variable(..., volatile='on') for _ in range(100)]  # list of 100 words
x_list = [Variable( np.random.randint( 255, size=(1,)).astype(np.int32), volatile='on') for _ in range(100)]  # list of 100 words


と修正すればエラーは解消すると思われます(未検証)。

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2017/04/11 20:29

    回答ありがとうございました。この回答で無事動作致しました。このクラスのインプットは1000次元のベクトルを100こ用意することだと勘違いしていたのですが、x_listは、255までの乱数を1つだけ配列の要素にし、これを100こ配列に詰めたものだと思います。ここがエラーを起こさない原因がいまいちわかっていません。

    キャンセル

  • 2017/04/11 20:57

    RNNの動きがイメージできていないので私にも分かりません。
    逆に言えば、チュートリアルの説明を熟読することで理解できるのではないかと思います。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.35%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    9114questions

    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。

  • Python 3.x

    7319questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • Chainer

    158questions

    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。