Chainerによる、単純なCSVデータ学習と、定義済みモデルの利用方法について

Question

Chainerによる、単純なCSVデータ学習と、定義済みモデルの利用方法について

Chainerにて、
下記サイト

http://qiita.com/nobukatsu/items/46bc0246b7e5f1bcf7d4

のコードを参考に、学習済みモデルを定義する事はできました。

その後の処理として、学習済みモデルから与えられたデータに対する
予測結果を出したいと考えています。

下記のように、学習済みモデルを読み込もうとしておりますが、

#test.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
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 MLP(Chain):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__(
            l1=L.Linear(3, 100),
            l2=L.Linear(100, 5000),
            l3=L.Linear(5000, 2),
        )

    def __call__(self, x):
        h1 = F.sigmoid(self.l1(x))
        h2 = F.sigmoid(self.l2(h1))
        y = self.l3(h2)
        return y
    

model = L.Classifier(MLP())
print(model)
model = serializers.load_npz('my.model', model)
print(model)

//実行結果
sudo python test.py
<chainer.links.model.classifier.Classifier object at 0x4f041d0>
None

このような実行結果となり、modelが上手く読み込めていないように見えます。
(print()で情報を表示することに間違いがあるような気もしますが・・・）

①モデル読み込み方法は上述のコードで正しいでしょうか？

色々と検索しましたが、具体的なやり方が良く分かりません。

Answer 1

model = serializers.load_npz('my.model', model)

serializers.load_npz関数の戻り値はNoneのため、関数の戻り値を自己代入すると参照が失われます。

serializers.load_npz('my.model', model)

□公式ドキュメント
chainer.serializers.load_npz
Source code for chainer.serializers.npz

---

□補足
ある関数の使い方がわからない時は、ソースコードのライセンスに注意する必要がありますが、
GitHubではこのような形で検索できます

以上、ご参考まで

Comments

[KK-31]

そういうことだったのですね・・・
完全に変数に代入するとばかり思っていました。
ありがとうございます。

Answer 2

umyu様の回答です。