Chainer
Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。
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Chainerの重みの初期値についてです。
モデルの学習の際にloss関数の値がずっとnanのままなので何が問題か遡って見ていたのですが、ネットワークのモデルの設定の際に重みの初期値がNoneになっていてそもそも学習がされてない様でした。 Chainerはあまり使った事がなく慣れていないのですが、今作業しているOSSのプログラム上は以下の様になっていました。 L.Linear(n_in, n_ou
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teratailが1日前に アップデート -
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Chainerのzero_gradsについてです。
Chainerで、以下の様に optimizer_encoder = optimizers.Adam(alpha=conf.learning_rate, beta1=conf.gradient_momentum) optimizer_encoder.zero_grads() というコードがあったのですが、 'Adam' object has no at
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too many indices for array (NumPyの配列についてのエラーが出ます)
前提・実現したいこと pythonで強化学習の簡単なコードを作っています。 numpyの配列について以下のエラーが出てしまいました。 どこがおかしいか教えていただけるとありがたいです。 発生している問題・エラーメッセージ Traceback (most recent call last): File "C:\~\rl_study.py", lin
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Epoch毎にTraining DataからRandom Cropしてデータセットを作成したい
Python 2.7 Chainer 3.3.0 ChainerCV 0.8.0 Ubuntu 14.04 (64bit) 現在、ChainerのTrainer機能を使用した学習を考えており、下記の図のように新しいEpochが始まるたびにTrainingデータからRandom cropして切り出して、そのEpochでのデータセットにしようと考えています。
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teratailが3週間前に アップデート -
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Chainerのchainer.training.extensions.dump_graph()につ...
やりたいこと Chainer公式サンプルのSeq2Seqモデルを実行してみました。 実行自体は問題なく完了したので、 そこでさらに、計算グラフの可視化を行おうとしました。 問題 可視化にあたり、以下のようにchainer.training.extensions.dump_graph()を組み込んでみました。 ... from chainer.tr
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teratailが3週間前に アップデート -
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ChainerCVを含むスクリプトをPyInstallerでexe化できない
ChainerCVを含むスクリプトを実行ファイルにコンパイルする必要が出てきたのですが、PyInstallerで出来ないか試行錯誤中です。 対象のファイル 問題を切り出すために、ChainerCVのモジュールを読み込むだけのスクリプトで試しています。 ファイル名:test.py import chianercv print(chainercv)
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Pythonの文法について
x = x[None, ...] この処理は一体どのようなものなのでしょうか? Chainerの勉強において、推論を行うために入力をミニバッチの形にするとあったのですが、Pythonに疎いためどのようなことが行われているのかわかりません。 ご回答よろしくお願いします。
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WIN+PhothonでAttributeErrorが出て困っています。
前提・実現したいこと Phythonで機械学習の声質変換システムを動かそうとしています。 Githubからのクローン、学習データの用意、環境整備は終わりました。音響特徴量の切り出しを行いたいと、 extract_acoustic_feature.pyの実行中に次のエラーメッセージが発生しました。 発生している問題・エラーメッセージ C:\beco
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Pythonであるパッケージのインストールに失敗します。
前提・実現したいこと Phythonで機械学習の変換システムを作っています。 Pysptkのインストール中に次のエラーメッセージが発生しました。 発生している問題・エラーメッセージ Collecting pysptk Using cached pysptk-0.1.10.tar.gz Complete output from com
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chainerを用いたNNモデルのfwd内におけるエラーが解決できません。
現在、chainerを用いる練習として以下のようなモデルを組んでいます。 class MyChain(Chain): def __init__(self): super(MyChain, self).__init__( l1 = L.Linear(361,64), b1 = L.Ba
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NNを用いる際の勾配爆発について
現在,chainerを用いてニューラルネットのモデルを組んでいます. 初めに,正則化を加えていないと以下のようなエラーが出ました. /.pyenv/versions/anaconda3-4.3.0/lib/python3.6/site-packages/chainer/functions/activation/relu.py:73: RuntimeWar
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chainerによるLSTM設計の際のデータの扱い方について
現在、x_train.shape = (10000,10)としたデータを用いています。 モデルは以下のようなものです。 class ChainLSTM(Chain): def __init__(self): super(ChainLSTM, self).__init__( l1 = L.Linear(1,
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Numpyのshape関数について
前提・実現したいこと Numpyのインデックスについて Python3を使ってRNNのネットワークを実装していますがNumpyの文法部分でわからないところがあります。 Numpyのshape関数において(1,5)と(5,)の違いはなんでしょうか? また(5,)から(1,5)に変換したい時、どのようにすれば良いでしょうか? よろしくお願いします。
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Chainerのエラーがわかりません
深層強化学習をしているのですが、エラーの内容がわからず詰まっています。 何が理由でエラーが起きているのか知りたいです。 よろしくおねがいします。 目的 DQNを利用して、ゲームの学習 エラーの内容 in expect '{0} {1} {2}'.format(left, self.inv, right)) chainer.utils.type_c
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chainerでDCGANを行いたいがエラーが発生
chainerでDCGANを行いたく、以下の公式のchianerをダウンロードしました。 https://github.com/chainer/chainer/tree/master/examples/dcgan こちらのサイトを参考に進めており、 https://qiita.com/komorin0521/items/04581b212a64078879b
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退会済みユーザー 2ヶ月前に 回答
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データセットの作り方がわからない
前提・実現したいこと 「ゼロから作るディープラーニング」を読み終えた学生です。 せっかくディープラーニングをかじり始めたため、自分に役に立つことをディープラーニングを利用してやってみようと考えました。 そこで、KerasもしくはChainerを使用して、下記のmake.girls.moeサイトで自動生成された女の子たち を自分のタイプか、タイプでないかを
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Pythonのlist.sort()でエラー
前提・実現したいこと 技術評論社の「はじめての深層学習プログラミング」に沿って深層学習を勉強中です。 同本の80ページにあるサンプルプログラムをそのまま書き写しています。 発生している問題・エラーメッセージ 発生している問題は2つあります。 一つは書いている途中で下記コードの48行目で次のようなエラーが出ます。 undefined name 'c
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Variable型変数の最大値の取得方法について
初歩的な質問で大変恐縮ですが、ご助力いただけますと幸いでございます。 人工知能関連で画像を分類するようなNNを生成しているのですが、以下のエラーで困っております。 y = R(x_train) >>> y.shape (9072, 16) >>> y[0] variable([ 0. , 0. , -0.
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softmax_cross_entropyの引数の次元について
ご質問失礼いたします。 Chainerを利用して、画像認識をしようと考えているのですがうまくいかないため質問させていただきます。 画像を16種に識別するようなNNを作りたいと考えております。 画像数=10,080 x(画像を読み取った配列): cv2で読み取り後、Convolution層、Affine層を通しております。 >>> x.shap
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ChainerのTrainerで交差検証
ChainerのTrainerで交差検証を実装したいのですが、現象 train, test = すべてのデータセットから訓練とテストに切り分ける train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, args.batchsize) test_iter = chainer.iterators.Ser
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