質問編集履歴
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コードの解釈自体が間違えていたのでコードの変更を行った
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
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1
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+
ニューラルネットワークのエラーに中間層の追加のエラーについて
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test
CHANGED
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@@ -1,19 +1,19 @@
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1
1
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2
2
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3
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-
###
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3
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+
### 2層のニューラルネットワークのプログラムで発生したエラーを直したい
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4
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5
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-
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5
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+
2層のニューラルネットワークの構築を行っているのですが、1層で行ったときは成功したのですが、2層に変更した場合エラーが発生しました。どのように直せばいいか教えていただきたいです。
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6
6
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7
7
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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8
8
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9
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```
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10
10
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InvalidType Traceback (most recent call last)
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11
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-
<ipython-input-
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11
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+
<ipython-input-7-613018698fb8> in <module>()
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12
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-
6
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12
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+
68 data = [xtrain, xtest, ttrain, ttest]
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13
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-
6
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13
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+
69 result = [train_loss, test_loss]
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14
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-
--->
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14
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+
---> 70 learning_regression(model, optNN, data, result, 100)
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15
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-
7
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15
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+
71 plot_result2(result[0], result[1], "loss function", "step", "loss function", 0.0,3)
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-
7
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16
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+
72 config.train = False
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17
17
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18
18
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6 frames
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19
19
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/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/chainer/utils/type_check.py in expect(self)
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@@ -27,15 +27,14 @@
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27
27
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Invalid operation is performed in: MeanSquaredError (Forward)
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28
28
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29
29
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Expect: x0.shape == x1.shape
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30
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-
Actual: (50, 2
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30
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+
Actual: (50, 2) != (50, 1)
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31
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+
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31
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```
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32
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### 該当のソースコード
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35
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```ここに言語名を入力
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-
#3層ニューラルネット
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-
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-
!pip install chainer #(run it only the first time)
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37
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+
#!pip install chainer #(run it only the first time)
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39
38
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import chainer.optimizers as Opt
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40
39
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import chainer.functions as F
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41
40
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import chainer.links as L
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@@ -50,16 +49,19 @@
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50
49
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tdata = (np.sin(ndata)+np.sin(2.0*ndata)).reshape(D,N).astype(np.float32)
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51
50
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plt.plot(xdata, tdata)
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52
51
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plt.show
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53
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-
C=
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52
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+
C=2
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54
53
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H=20
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55
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-
NN
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54
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+
NN=Chain(l1=L.Linear(N,H), l2=L.Linear(H,C),
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56
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-
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55
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+
bnorm1=L.BatchNormalization(H))
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57
56
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def model(x):
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58
57
|
h=NN.l1(x)
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58
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+
# Confirm the difference between each function
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59
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+
h=F.relu(h) #case-1
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60
|
+
# h=F.sigmoid(h) #case-2
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59
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-
h=F.sin(h)
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61
|
+
h=F.sin(h) #case-3
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62
|
+
#
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63
|
+
h=NN.bnorm1(h)
|
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60
64
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y=NN.l2(h)
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61
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-
h=NN.bnorml(h)
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62
|
-
y=NN.bnorml(h)
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63
65
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return y
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64
66
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def data_divide(Dtrain,D,xdata,tdata):
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65
67
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index = np.random.permutation(range(D))
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@@ -147,16 +149,8 @@
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147
149
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148
150
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### 試したこと
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149
151
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150
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-
２層の時では成功していたので、
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151
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-
```ここに言語を入力
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152
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-
def model(x):
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153
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-
h=NN.l1(x)
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154
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-
h=F.sin(h)
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155
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-
y=NN.l2(h)
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156
|
-
h=NN.bnorml(h)
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157
|
-
y=NN.bnorml(h)
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158
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-
```
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159
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-
の
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152
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+
1層の時では成功していたので、def(x)の部分などを名をして数パターン試した。
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153
|
+
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160
154
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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161
155
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python google colaboratryを使用しています。
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162
156
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1
エラーメッセージの追加
test
CHANGED
|
File without changes
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test
CHANGED
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@@ -7,9 +7,27 @@
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7
7
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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8
8
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9
9
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```
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10
|
+
InvalidType Traceback (most recent call last)
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11
|
+
<ipython-input-1-11f6cd99191c> in <module>()
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12
|
+
67 data = [xtrain, xtest, ttrain, ttest]
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13
|
+
68 result = [train_loss, test_loss]
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14
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+
---> 69 learning_regression(model, optNN, data, result, 100)
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15
|
+
70 plot_result2(result[0], result[1], "loss function", "step", "loss function", 0.0,3)
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16
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+
71 config.train = False
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17
|
+
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18
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+
6 frames
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19
|
+
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/chainer/utils/type_check.py in expect(self)
|
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20
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+
495 raise InvalidType(
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21
|
+
496 '{0} {1} {2}'.format(self.lhs, self.exp, self.rhs),
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22
|
+
--> 497 '{0} {1} {2}'.format(left, self.inv, right))
|
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23
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+
498
|
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24
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+
499
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25
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+
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10
26
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InvalidType:
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11
27
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Invalid operation is performed in: MeanSquaredError (Forward)
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12
28
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29
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+
Expect: x0.shape == x1.shape
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30
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+
Actual: (50, 20) != (50, 1)
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```
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### 該当のソースコード
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