質問編集履歴
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修正
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@@ -205,4 +205,5 @@
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# print(true_data)
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```
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結果は例えばこうなります。
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+
結果は例えばこうなります。
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+
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修正
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@@ -205,5 +205,4 @@
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205
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# print(true_data)
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```
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結果は例えばこうなります。
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+
結果は例えばこうなります。
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/Users/keisuke/Desktop/ 2019-05-03 1.17.48.png
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4
追加
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@@ -204,4 +204,6 @@
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plt.show()
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# print(true_data)
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```
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+
```
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+
結果は例えばこうなります。
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+
/Users/keisuke/Desktop/ 2019-05-03 1.17.48.png
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3
修正
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File without changes
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@@ -135,7 +135,7 @@
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chainerに詳しい方、回答いただけると嬉しいです。よろしくお願いします。
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追記
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###追記
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うまくいかない、というのは良い予測ができないという意味です。明らかに簡単なデータなので、コードのモデルに何か問題があるのだろうと思っています。上記コードで学習したのち、以下のコードでテストしています。
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import chainer
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追記
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File without changes
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@@ -133,4 +133,75 @@
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serializers.save_npz('lstm.npz',net)
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chainerに詳しい方、回答いただけると嬉しいです。よろしくお願いします。
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chainerに詳しい方、回答いただけると嬉しいです。よろしくお願いします。
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追記
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+
うまくいかない、というのは良い予測ができないという意味です。明らかに簡単なデータなので、コードのモデルに何か問題があるのだろうと思っています。上記コードで学習したのち、以下のコードでテストしています。
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+
```
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+
import chainer
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+
import chainer.functions as F
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+
import chainer.links as L
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+
from chainer import training,optimizers
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+
import math
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+
import numpy as np
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+
from chainer.datasets import TupleDataset,split_dataset_random
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+
from chainer import iterators,serializers
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+
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+
class lstm(chainer.Chain):
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+
def __init__(self,n_mid=4,n_out=1):
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+
super(lstm,self).__init__()
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+
with self.init_scope():
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+
self.l1 = L.Linear(None,n_mid)
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+
self.l2 = L.LSTM(n_mid,n_mid)
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+
self.l3 = L.Linear(n_mid,n_out)
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+
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+
def reset_state(self):
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+
self.l2.reset_state()
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162
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+
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+
def __call__(self,x):
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164
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+
h = self.l1(x)
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165
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+
h = self.l2(h)
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166
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+
h = self.l3(h)
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+
return h
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+
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+
loaded_net = L.Classifier(lstm())
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+
chainer.serializers.load_npz('lstm.npz',loaded_net)
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+
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+
data = []
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+
x = 10
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+
for i in range(x):
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175
|
+
data.append(math.sin(i/10))
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176
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+
data = np.array(data).astype('float32')
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+
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+
true_data = []
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179
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+
for i in range(100):
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180
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+
true_data.append(math.sin(i/10))
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181
|
+
true_data = np.array(true_data).astype('float32')
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182
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+
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183
|
+
def make_data(data):
|
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184
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+
l = np.zeros([1,1]).astype('float32')
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185
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+
data = data[-10:]
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186
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+
for i in range(len(l)):
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187
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+
l[i] = data[i:i+1]
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188
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+
return l
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189
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+
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190
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+
# print(make_data(data))
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191
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+
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192
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+
for i in range(100-x):
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193
|
+
with chainer.using_config('train', False), chainer.using_config('enable_backprop', False):
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|
194
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+
y = loaded_net.predictor.__call__(make_data(data))
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195
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+
# print(np.array(y.data).reshape(-1))
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196
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+
data = np.append(data,y.data.reshape(-1)[-1])
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197
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+
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198
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+
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199
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+
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200
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+
plt.plot(range(len(data)),data,label='lstm')
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201
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+
plt.plot(range(len(true_data)),true_data,label='train_data')
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202
|
+
plt.legend()
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203
|
+
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204
|
+
plt.show()
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205
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+
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206
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+
# print(true_data)
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207
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+
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編集
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CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -1,5 +1,5 @@
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###chainerでLSTMを実装してsin波を学習したがうまくいかない
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-
コードは以下です。分類でないのにclassifierでラップしてし
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2
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+
コードは以下です。分類でないのにclassifierでラップして実装しようとしているのでそこらへんで実装にミスがあると思うのですが…
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3
3
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4
4
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5
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import chainer
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