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2020/08/14 06:21

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oinari03

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@@ -304,7 +304,7 @@
 ・Linearの引数。ドキュメントではout_featureってなっていましたがどういう値をいれればいいのかわかりません。
-・softmaxの引数の適切なdimの数字、使い方があっているのか知りたいです。最後に確率であらわされるはずだと思ってます。
+・softmaxの引数の適切なdimの数字0とか1で何がちがうのか、使い方があっているのか知りたいです。最後に確率であらわされるはずだと思ってます。

コードとわからない部分を編集しました。

2020/08/14 06:21

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oinari03

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	@@ -1 +1 @@
1	- pytorchのモデル~~の書き方がわからない。具体的に~~forwardの中身が~~どうなっているのか~~知りたい
1	+ [pytorchモデル]forwardの中身が知りたい。特にsoftmaxのdimの決め方がわからない。

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@@ -48,6 +48,8 @@
 import torch
 import torch.nn as nn
@@ -88,7 +90,7 @@
         self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3)
-        print(self.conv1.weight)
+        # print(self.conv1.weight)
         self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
@@ -118,13 +120,17 @@
+        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
         # an affine operation: y = Wx + b
-        # linearにおけるout_featuresとは
+        # linearにおけるout_featuresとはなんだろうか
         self.fc1 = nn.Linear(256 * 3 * 3, 120)
@@ -192,6 +198,8 @@
         x = self.fc3(x)
+        x = self.softmax(x)
         return x
@@ -206,11 +214,7 @@
 net = Net()
-# input= torch.randn(128,20)
-# print(net.forward(input))
 print(net)
@@ -226,6 +230,8 @@
 ```
@@ -236,54 +242,6 @@
 ```
-   [[[-0.0633,  0.0949, -0.1568],
-          [ 0.0500,  0.0413,  0.0849],
-          [-0.1799, -0.1010, -0.0777]],
-         [[ 0.0214,  0.0727, -0.1571],
-          [-0.1234,  0.1118, -0.1654],
-          [-0.1792,  0.1694, -0.1765]],
-         [[ 0.1505, -0.1342,  0.1366],
-          [-0.0817, -0.1172, -0.0465],
-          [-0.1790,  0.0543, -0.0363]]],
-        [[[-0.1117, -0.1135, -0.0415],
-          [ 0.0203,  0.0146, -0.1017],
-          [ 0.1475, -0.0052, -0.1613]],
-         [[-0.0897, -0.1899,  0.1297],
-          [-0.1068, -0.1308, -0.0407],
-          [ 0.1829, -0.0268,  0.1219]],
-         [[ 0.0152,  0.0256,  0.0292],
-          [-0.0563,  0.0864, -0.0593],
-          [ 0.1793,  0.0180,  0.1540]]]], requires_grad=True)
 Net(
   (relu): ReLU()
@@ -308,6 +266,8 @@
   (pool5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (softmax): Softmax(dim=1)
   (fc1): Linear(in_features=2304, out_features=120, bias=True)
   (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
@@ -334,6 +294,8 @@
 間にどういった法則性で小さくしていくかわからなかったため120、84のような適当な値になってしまいました。
+softmaxの書き方がどうなっているのかわからなかったのでdim=1にしています。
 ### わからないこと（よろしくお願いします。）
@@ -342,6 +304,8 @@
 ・Linearの引数。ドキュメントではout_featureってなっていましたがどういう値をいれればいいのかわかりません。
+・softmaxの引数の適切なdimの数字、使い方があっているのか知りたいです。最後に確率であらわされるはずだと思ってます。
 ・forwardがどのようになっているのか知りたいです。
@@ -356,6 +320,8 @@
 以下の書き方を参照しましたがわからない点があります。
+[softmaxのドキュメント](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.Softmax.html)
 [modelの書き方ドキュメント](https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/nnft_tutorial.html)
 [nn.Linearのドキュメント](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html#torch.nn.Linear)

わからないところを編集しました。

2020/08/14 05:54

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oinari03

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@@ -344,7 +344,11 @@
-・forwardがどのようになっているのか知りたいです
+・forwardがどのようになっているのか知りたいです。
+→例えば、ｘにどんな値を与えたらいいかのコードを示していただけると助かります。
+→それでクラスを呼び出したときにxの中身がどう変化しているのかが知りたいです。
 ・そもそもinitやforwardの書き方があっているのか確認してほしいです。

コードと出力を変更しました。

2020/08/14 04:50

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oinari03

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@@ -38,7 +38,13 @@
-```python
+```
@@ -76,39 +82,39 @@
         self.relu = nn.ReLU()
-        self.pool1 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
         # input: RGB 3 ,output : 16, kernel 3(default)
         self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3)
+        print(self.conv1.weight)
-        self.pool1 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
         self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3)
-        self.pool2 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
         self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3)
-        self.pool3 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+        self.pool3 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
         self.conv4 = nn.Conv2d(64, 128, 3)
-        self.pool4 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+        self.pool4 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
         self.conv5 = nn.Conv2d(128, 256, 3)
-        self.pool5 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+        self.pool5 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
@@ -118,7 +124,7 @@
         # an affine operation: y = Wx + b
-        # out_featuresって何ぞや
+        # linearにおけるout_featuresとは
         self.fc1 = nn.Linear(256 * 3 * 3, 120)
@@ -130,6 +136,8 @@
     def forward(self, x):
+        # conv relu poolの流れを実行してみる
         x = self.conv1(x)
@@ -198,11 +206,13 @@
 net = Net()
-input= torch.randn(128,20)
+# input= torch.randn(128,20)
-print(net(input))
+# print(net.forward(input))
+print(net)
 # params = list(net.parameters())
@@ -212,6 +222,10 @@
 ```
@@ -222,17 +236,85 @@
 ```
+   [[[-0.0633,  0.0949, -0.1568],
+          [ 0.0500,  0.0413,  0.0849],
+          [-0.1799, -0.1010, -0.0777]],
+         [[ 0.0214,  0.0727, -0.1571],
+          [-0.1234,  0.1118, -0.1654],
+          [-0.1792,  0.1694, -0.1765]],
+         [[ 0.1505, -0.1342,  0.1366],
+          [-0.0817, -0.1172, -0.0465],
-Traceback (most recent call last):
+          [-0.1790,  0.0543, -0.0363]]],
+        [[[-0.1117, -0.1135, -0.0415],
+          [ 0.0203,  0.0146, -0.1017],
+          [ 0.1475, -0.0052, -0.1613]],
+         [[-0.0897, -0.1899,  0.1297],
+          [-0.1068, -0.1308, -0.0407],
+          [ 0.1829, -0.0268,  0.1219]],
+         [[ 0.0152,  0.0256,  0.0292],
+          [-0.0563,  0.0864, -0.0593],
-  File "model.py", line 75, in <module>
+          [ 0.1793,  0.0180,  0.1540]]]], requires_grad=True)
+Net(
-    net = Net()
+  (relu): ReLU()
-  File "model.py", line 18, in __init__
-    self.pool1 = nn.max_pool2d(2,stride=2)
+  (conv1): Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
-AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'max_pool2d'
+  (pool1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (conv2): Conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
+  (pool2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (conv3): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
+  (pool3): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (conv4): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
+  (pool4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (conv5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
+  (pool5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+  (fc1): Linear(in_features=2304, out_features=120, bias=True)
+  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
+  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=2, bias=True)
+)
 ```
@@ -260,7 +342,7 @@
 ・Linearの引数。ドキュメントではout_featureってなっていましたがどういう値をいれればいいのかわかりません。
-・最後にforwardの中身、特にxはどのように変化しているのか調べようとしましたが以上のようなエラーが出てしまって、forwardにアクセスできません。
 ・forwardがどのようになっているのか知りたいです