- 1. 概要
- 2. 現象
- 3. 対処
1. 概要
前ページと同様の状況で・・・。
本ページは、下記のサイトを参考にさせていただきました。
「【PyTorch view】Tensor 配列の次元を変換する torch.view」
2. 現象
ai8x-training/.venv/lib/site-packages/torch/nn/functional.py
の、下記の「return」の箇所でこけます。
if size_average is not None or reduce is not None:
reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce)
return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)
下記のようなエラーになります。
RuntimeError: Expected target size [90, 2], got [90]
Uncaught exception. Entering post mortem debugging
Running 'cont' or 'step' will restart the program
> パス/ai8x-training/.venv/lib/site-packages/torch/nn/functional.py(3086)cross_entropy()
-> return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)
3. 対処
ここで、「input」「target」が重要人物になっています。
「weight」は、「None」になっていますので、はずしていいでしょう。
デバッガで、状況を見ると。
p input.shape
torch.Size([90, 24, 2])
p target.shape
torch.Size([90])
てな感じ。
見本にした「cats_vs_dogs」で、同じ個所を確認してみると。
p input.shape
torch.Size([53, 2])
p target.shape
torch.Size([53])
となっております。
思うにエラーになるのは、「input」の次元が、１つ多いように思われます。
「cats_vs_dogs」で使用しているモジュールの記述を読んでみます。
ai8x-training/models/ai85net-cd.py
ちゅうモジュールなのですが、おおまかに、重要なところを抜き出してみますと。
from torch import nn
import ai8x
class AI85CatsDogsNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=2, num_channels=3, dimensions=(128, 128),
fc_inputs=16, bias=False, **kwargs):
super().__init__()
assert dimensions[0] == dimensions[1] # Only square supported
dim = dimensions[0]
self.conv1 = ai8x.FusedConv2dReLU(num_channels, 16, 3,
padding=1, bias=bias, **kwargs)
# padding 1 -> no change in dimensions -> 16x128x128
pad = 2 if dim == 28 else 1
self.conv2 = ai8x.FusedMaxPoolConv2dReLU(16, 32, 3, pool_size=2, pool_stride=2,
padding=pad, bias=bias, **kwargs)
dim //= 2 # pooling, padding 0 -> 32x64x64
・・・ 略 ・・・
def forward(self, x): # pylint: disable=arguments-differ
"""Forward prop"""
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.conv3(x)
x = self.conv4(x)
x = self.conv5(x)
x = self.conv6(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
def ai85cdnet(pretrained=False, **kwargs):
assert not pretrained
return AI85CatsDogsNet(**kwargs)
models = [
{
'name': 'ai85cdnet',
'min_input': 1,
'dim': 2,
},
]
これが、下記のようなエラーになります。
def forward(self, x): # pylint: disable=arguments-differ
"""Forward prop"""
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.conv3(x)
x = self.conv4(x)
x = self.conv5(x)
x = self.conv6(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
の「x = x.view(x.size(0), -1)」の行に着目したです。
torch.view
というメソッドは、次元を変えるようです。
まだ理解できていませんが・・・。
x = x.view(x.size(0), -1)
ちゅうのは、同じサイズのまま、次元を減らしているのではないか？
「mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied」のときのモジュールをいじります。
ai8x-training/models/xxx.py
の。
from torch import nn
import ai8x
class xxx(nn.Module):
・・・ 略 ・・・
def forward(self, x):
x = self.l1(x)
・・・ 略 ・・・
return x
models = [
{
'name': 'xxx',
'min_input': 1,
'dim': 2,
},
]
「forward」メソッドの、「return」の前に。
x = x.view(x.size(0), -1)
と１行をいれたら・・・。
先へ進むようになりました。
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