LSTM ｜ tuple index out of range の原因がわかりません

Question

###実現したいこと
RNNを使用して数字列の順番を予測させたいと考えています
入力する数字列は[3,4,1,4,2,0,3,2]のような形式で、長さは10〜14程度、全100セットあります

###該当のソースコード
ソースコードはこちらです

class LSTM(Chain):
    # in_size = 1
    # hidden_size = 5
    # out_size = 1
    def __init__(self, in_size, hidden_size, out_size):
        super(LSTM, self).__init__(
            xh   = L.Linear(in_size, hidden_size),
            hh_x = L.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size),
            hh_h = L.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size),
            hy   = L.Linear(hidden_size, out_size)
        )
        self.hidden_size = hidden_size

    def __call__(self, x, t=None):
       if self.h is None:
            self.h = Variable(np.zeros((x.shape[0], self.hidden_size)))
            self.c = Variable(np.zeros((x.shape[0], self.hidden_size)))
 
        x = Variable(x)
        # print x >> variable([0 4 0 1 2 4 3 1 2 4 0 3])
        t = Variable(t)
        # print t >> variable([4 0 1 2 4 3 1 2 4 0 3 4])
            
        h = self.xh(x)
        h = self.hh_x(h) + self.hh_h(self.h)
        self.c, self.h = F.lstm(self.c, h)
        y = self.hy(self.h)
        
        return F.mean_squared_error(y, t)
        
    def reset(self):
        self.zerograds()
        self.h = None
        self.c = None

###発生している問題・エラーメッセージ
上記のコードにおいて ____call____の中程

h = self.xh(x)

の部分で止まっています

インデックスエラーのため、入力層のユニット数やリストの大きさを変えてみましたが違うようです

エラーメッセージはこちらです

Traceback (most recent call last):
  File "/program/rnn/rnn.py", line 112, in <module>
    loss += model(x, t, train=True)
  File "/program/rnn/rnn.py", line 35, in __call__
    h = self.xh(x)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/chainer/links/connection/linear.py", line 127, in __call__
    return linear.linear(x, self.W, self.b)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/chainer/functions/connection/linear.py", line 118, in linear
    y, = LinearFunction().apply(args)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/chainer/function_node.py", line 207, in apply
    self._check_data_type_forward(in_data)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/chainer/function_node.py", line 267, in _check_data_type_forward
    self.check_type_forward(in_type)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/chainer/functions/connection/linear.py", line 20, in check_type_forward
    x_type.shape[1] == w_type.shape[1],
IndexError: tuple index out of range

なぜこのようなエラーが出るのか、わかる方教えていただけませんか？

Answer 1

既に解決済みかもしれませんが。。。

x_type.shape[1] == w_type.shape[1],
IndexError: tuple index out of range

の、メッセージの示すとおりです。
入力されているxのデータ形式がLinearで使用されるデータ形式とは異なっているはずです。

    # print x >> variable([0 4 0 1 2 4 3 1 2 4 0 3])

掲載いただいた、ソースコード中の上記のprint出力の通りなら、入力されたxは1次元のリストになっており、これはLinearの要求する(batch_size, data)の2次元のリストとは異なっています。
このため、x_type.shape[1]を参照した際にtupleのインデックスエラーとなっているのだと思います。

Comments

[sera]

回答ありがとうございます

プログラムをいじっていたらいつの間にかエラーがでなくなっていて、原因がわからないままでしたが、
t_masaさんの回答のおかげですっきりしました

ありがとうございました！