Quand je retourne en utilisant le chainer, ça va un peu

Aperçu

Code source

Où je suis resté coincé

python


#la cible est des données de réponse correctes
#mnist.Si c'est py, il s'écrit ↓
target = diabetes['target'].astype(np.float32) #Avec cela, cela ne fonctionnera pas si le nombre de mini lots est de 2 ou plus

S'il s'agit de ↑, une erreur de valeur comme ↓ apparaîtra (13 correspond à la taille du lot).

ValueError: non-broadcastable output operand with shape (1,30) doesn't match the broadcast shape (13,30)

À la suite d'essais et d'erreurs, cela a fonctionné.

python


#Je dois remodeler
target = diabetes['target'].astype(np.float32).reshape(len(diabetes['target']), 1)

Modifications par rapport à example / mnist.py

environnement

Concernant l'installation du chainer

point de changement

base de données

modèle

python


n_units   = 30
model = FunctionSet(l1=F.Linear(10, n_units),                                 
                    l2=F.Linear(n_units, n_units),
                    l3=F.Linear(n_units, 1)) 

Ajustement du taux d'apprentissage

python


optimizer = optimizers.AdaDelta(rho=0.9)

Fonction d'erreur et méthode d'évaluation

python


# Neural net architecture
def forward(x_data, y_data, train=True):
    x, t = Variable(x_data), Variable(y_data)
    h1 = F.dropout(F.relu(model.l1(x)),  train=train)
    h2 = F.dropout(F.relu(model.l2(h1)), train=train)
    y  = model.l3(h2)
    #Renvoie l'erreur quadratique moyenne et les résultats de prédiction
    #Le résultat de la prédiction est renvoyé car le coefficient de corrélation est calculé ultérieurement avec le résultat de la prédiction et les données de réponse correctes.
    return F.mean_squared_error(y, t), y

python


pearson = np.corrcoef(np.asarray(preds).reshape(len(preds),), np.asarray(y_test).reshape(len(preds),))

Impressions

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