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CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

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CNN cifar10 エラー

linpoti

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CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

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投稿2022/10/25 03:42

編集2022/10/25 06:01

前提

CNNでcifar-10のデータセットを用いて精度を出したい。ネットの記事を参考にして実行してみたがエラーが出てしまいます。

実現したいこと

エラーがでないようにしたい。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
File "/home/workspace/username/VGG.py", line 107, in <module>
plt.plot(accs, label='train acc')
File "/home/anaconda3/envs//lib/python3.10/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2730, in plot
return gca().plot(
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 1662, in plot
lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)]
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 311, in call
yield from self._plot_args(
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 496, in _plot_args
x, y = index_of(xy[-1])
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/cbook/init.py", line 1690, in index_of
y = _check_1d(y)
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/cbook/init.py", line 1382, in _check_1d
return np.atleast_1d(x)
File "<array_function internals>", line 180, in atleast_1d
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 65, in atleast_1d
ary = asanyarray(ary)
File "/home/anaconda3/envs/lib/python3.10/site-packages/torch/_tensor.py", line 757, in array
return self.numpy()
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

該当のソースコード

python

1ソースコード 2import torch 3import torchvision 4import torch.nn as nn 5import torch.optim as optim 6import numpy as np 7from torchvision import datasets, transforms 8import matplotlib.pyplot as plt 9from torch.utils.data import DataLoader 10 11DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' 12 13 14 15transform = transforms.Compose([ 16 transforms.ToTensor(), 17 transforms.Normalize((0.5, ), (0.5,)) 18]) 19 20train_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, download=True, transform=transform) 21validation_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=False, download=True, transform=transform) 22 23train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) 24validation_dataloader = DataLoader(validation_dataset, batch_size=32, shuffle=False) 25 26class CNN(nn.Module): 27 def __init__(self, num_classes): 28 super().__init__() 29 self.features = nn.Sequential( 30 nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=5, padding=2), 31 nn.ReLU(inplace=True), 32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), 33 nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1), 34 nn.ReLU(inplace=True), 35 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), 36 nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1), 37 nn.ReLU(inplace=True), 38 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), 39 nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1), 40 nn.ReLU(inplace=True), 41 ) 42 self.classifier = nn.Linear(in_features=4 * 4 * 128, out_features=num_classes) 43 44 def forward(self, x): 45 x = self.features(x) 46 x = x.view(x.size(0), -1) 47 x = self.classifier(x) 48 return x 49 50 51model = CNN(10) 52model.to(DEVICE) 53 54criterion = nn.CrossEntropyLoss() 55optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=5e-4) 56 57num_epocs = 15 58losses = [] 59accs = [] 60val_losses = [] 61val_accs = [] 62for epoch in range(num_epocs): 63 # 学習 64 running_loss = 0.0 65 running_acc = 0.0 66 for imgs, labels in train_dataloader: 67 imgs = imgs.to(DEVICE) 68 labels = labels.to(DEVICE) 69 optimizer.zero_grad() 70 output = model(imgs) 71 loss = criterion(output, labels) 72 loss.backward() 73 running_loss += loss.item() 74 pred = torch.argmax(output, dim=1) 75 running_acc += torch.mean(pred.eq(labels).float()) 76 optimizer.step() 77 running_loss /= len(train_dataloader) 78 running_acc /= len(train_dataloader) 79 losses.append(running_loss) 80 accs.append(running_acc) 81 82 # 検証 83 val_running_loss = 0.0 84 val_running_acc = 0.0 85 for val_imgs, val_labels in validation_dataloader: 86 val_imgs = val_imgs.to(DEVICE) 87 val_labels = val_labels.to(DEVICE) 88 val_output = model(val_imgs) 89 val_loss = criterion(val_output, val_labels) 90 val_running_loss += val_loss.item() 91 val_pred = torch.argmax(val_output, dim=1) 92 val_running_acc += torch.mean(val_pred.eq(val_labels).float()) 93 val_running_loss /= len(validation_dataloader) 94 val_running_acc /= len(validation_dataloader) 95 val_losses.append(val_running_loss) 96 val_accs.append(val_running_acc) 97 print("epoch: {}, loss: {}, acc: {} " \ 98 "val_epoch: {}, val_loss: {}, val_acc: {}".format(epoch, running_loss, running_acc, epoch, val_running_loss, val_running_acc)) 99 100 101 102plt.style.use('ggplot') 103plt.plot(losses, label='train loss') 104plt.plot(val_losses, label='validation loss') 105plt.legend() 106 107plt.style.use('ggplot') 108plt.plot(accs, label='train acc') 109plt.plot(val_accs, label='validation acc') 110plt.legend() 111 112### 試したこと 113 114色々と調べてみたのですが人によって解決策が違うためわかりません。 115 116### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 117 118ここにより詳細な情報を記載してください。

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jbpb0

2022/10/25 05:56

質問に記載のエラーメッセージよりも上に「Traceback」と書かれてたら、そこから下をできるだけ省略せずに質問に記載してください (ここに書くのではなく、質問を編集して追記する) ユーザー名等の個人情報は伏せ字でいいですが、それ以外はできるだけそのまま記載してください
linpoti

2022/10/25 06:02

ご指摘ありがとうございます。エラーすべて載せました。よろしくお願いします。
jbpb0

2022/10/25 06:11 編集

> File "/home/workspace/username/VGG.py", line 107, in <module> plt.plot(accs, label='train acc') > TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. plt.plot(accs, label='train acc') ↓ 修正 plt.plot(accs.detach().cpu().numpy(), label='train acc') で、どうでしょうか? 参考 https://wonderhorn.net/programming/torch2np.html
linpoti

2022/10/25 06:20

Traceback (most recent call last): File "/home/lab-shi/workspace/rin.kitagawa/VGG.py", line 107, in <module> plt.plot(accs.detach().cpu().numpy(), label='train acc') AttributeError: 'list' object has no attribute 'detach' このようなエラーが出ました。
jbpb0

2022/10/25 09:12

失礼しました 私の前のコメントの変更は元に戻して、下記をやってみてください accs.append(running_acc) ↓ 変更 accs.append(running_acc.detach().cpu().numpy()) val_accs.append(val_running_acc) ↓ 変更 val_accs.append(val_running_acc.detach().cpu().numpy())
linpoti

2022/10/25 09:52

無事エラーなくなりました!!ありがとうございます。
guest

回答1

0

python

1accs.append(running_acc)

↓ 変更

python

1accs.append(running_acc.detach().cpu().numpy())

 

python

1val_accs.append(val_running_acc)

↓ 変更

python

1val_accs.append(val_running_acc.detach().cpu().numpy())

投稿2022/11/03 02:21

jbpb0

総合スコア7649

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