質問編集履歴
4
変更点を記入
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -190,9 +190,7 @@
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190
190
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191
191
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### 試したこと
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192
192
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193
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-
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193
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+
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194
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-
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195
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-
Evaluatorをコメントアウトにした状態の場合,プログラムが動きます
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196
194
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197
195
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198
196
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3
質問の変更、コードの一部変更
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
Chainerの
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1
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+
Chainer 評価の欄が空白
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test
CHANGED
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@@ -2,9 +2,9 @@
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2
2
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3
3
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Chainerを用いて、入力画像を2つのグループに分類するCNNを作ろうと考えています。
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4
4
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5
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-
そして、作ったモデルを評価するためにextensions
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5
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+
そして、作ったモデルを評価するためにextensionsを使うつもりです
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6
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-
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6
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+
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7
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-
しかし、extensions
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7
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+
しかし、extensionsを使っても以下のように値が表示されるはずの箇所が空白になっています。
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8
8
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9
9
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原因がわかる方、解決方法がわかる方は是非教えてください
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10
10
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@@ -16,6 +16,32 @@
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16
16
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17
17
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エラーメッセージ
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18
18
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+
test:2001
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20
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+
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21
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+
10001
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22
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+
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23
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+
epoch main/loss main/accuracy validation/main/loss validation/main/accuracy elapsed_time
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24
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+
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25
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+
1 127.978
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26
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+
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27
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+
2 136.339
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28
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+
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29
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+
3 144.826
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30
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+
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31
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+
4 153.156
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32
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+
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33
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+
5 161.596
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34
|
+
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35
|
+
6 169.946
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36
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+
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37
|
+
7 178.368
|
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38
|
+
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39
|
+
8 186.679
|
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40
|
+
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41
|
+
9 195.067
|
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42
|
+
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43
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+
10 203.447
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44
|
+
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19
45
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```
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20
46
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21
47
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@@ -26,19 +52,15 @@
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26
52
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27
53
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```python
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28
54
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29
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-
#coding:UTF-8
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30
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-
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31
55
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import os
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32
56
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33
57
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import numpy as np
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58
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35
59
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from PIL import Image
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36
60
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37
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-
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
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38
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-
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39
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-
import mat
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61
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+
import matplotlib
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40
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-
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62
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+
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41
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-
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63
|
+
matplotlib.use('Agg')
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42
64
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43
65
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import chainer
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44
66
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@@ -100,10 +122,6 @@
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100
122
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101
123
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102
124
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103
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-
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104
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-
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105
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-
chainer.cuda.check_cuda_available()
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106
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-
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107
125
|
model = MyChain()
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108
126
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109
127
|
optimizer = optimizers.Adam()
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@@ -118,19 +136,27 @@
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|
118
136
|
|
|
119
137
|
model.to_gpu(gpu_device)
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120
138
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121
|
-
|
|
122
|
-
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123
|
-
image_files = '
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139
|
+
image_files = 'millionimages.txt'
|
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124
140
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|
|
125
141
|
dataset = chainer.datasets.LabeledImageDataset(image_files)
|
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126
142
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127
|
-
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|
143
|
+
split_at = int(len(dataset) * 0.8)
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144
|
+
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128
|
-
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145
|
+
train,test = chainer.datasets.split_dataset(dataset,split_at)
|
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146
|
+
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|
147
|
+
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
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150
|
+
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151
|
+
batchsize = 128
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|
152
|
+
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153
|
+
train_iter = iterators.SerialIterator(train,batchsize,repeat=True,shuffle=True) #batchsizeを設定
|
|
154
|
+
|
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129
|
-
iter
|
|
155
|
+
test_iter = iterators.SerialIterator(test,batchsize,repeat=False,shuffle=False)
|
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130
|
-
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|
156
|
+
|
|
131
|
-
updater = training.StandardUpdater(
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157
|
+
updater = training.StandardUpdater(train_iter,optimizer,device=gpu_device)
|
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132
|
-
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|
158
|
+
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|
133
|
-
trainer = training.Trainer(updater,(10,'epoch'),out='result_validation')
|
|
159
|
+
trainer = training.Trainer(updater,(10,'epoch'),out='result_validation') #epochを設定
|
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134
160
|
|
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135
161
|
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136
162
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@@ -138,14 +164,14 @@
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138
164
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139
165
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trainer.extend(extensions.snapshot(filename='snapshot_epoch-{.updater.epoch}'))
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140
166
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141
|
-
trainer.extend(extensions.Evaluator(iter
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167
|
+
trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter, model,device=gpu_device))
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142
|
-
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143
|
-
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'val/main/accuracy'], x_key='epoch', file_name='accuracy.png'))
|
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144
|
-
|
|
145
|
-
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'validation/main/loss'], file_name='loss.png'))
|
|
146
168
|
|
|
147
169
|
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'main/loss', 'main/accuracy', 'validation/main/loss', 'validation/main/accuracy', 'elapsed_time']))
|
|
148
170
|
|
|
171
|
+
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'validation/main/accuracy'],x_key='epoch', file_name='accuracy.png'))
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'validaion/main/loss'],x_key='epoch', file_name='loss.png'))
|
|
174
|
+
|
|
149
175
|
trainer.extend(extensions.ProgressBar())
|
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150
176
|
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151
177
|
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@@ -156,6 +182,8 @@
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156
182
|
|
|
157
183
|
|
|
158
184
|
|
|
185
|
+
|
|
186
|
+
|
|
159
187
|
```
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160
188
|
|
|
161
189
|
|
2
誤字の修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
File without changes
|
1
誤字の修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -164,7 +164,7 @@
|
|
|
164
164
|
|
|
165
165
|
他のextensions（LogReport,snapshot,PlintReport,ProgressBar)は問題なく動きます。
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166
166
|
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167
|
-
Evaluatorをコメントアウトにした状態の場合
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167
|
+
Evaluatorをコメントアウトにした状態の場合,プログラムが動きます
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168
168
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169
169
|
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170
170
|
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