Question

使用Lasagne / Theano获取输出分类

我正在将我的代码从纯Theano迁移到Lasagne。我从教程中获得了这些特定代码，以获得具有特定数据的预测结果，并且我将生成一个csv文件以发送给kaggle。但是对于千层面，它不起作用。我尝试过几件事，但都会出错。

如果有人能帮我弄清楚什么是错的，我很乐意！

我在这里粘贴了整个代码： http://pastebin.com/e7ry3280

test_data  = np.loadtxt("../inputData/test.csv", dtype=np.uint8, delimiter=',', skiprows=1)

# The inputs are vectors now, we reshape them to monochrome 2D images,
# following the shape convention: (examples, channels, rows, columns)
data = data.reshape(-1, 1, 28, 28)
test_data = test_data.reshape(-1, 1, 28, 28)

index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch
preds = []
for it in range(len(test_data)):
        test_data = test_data[it]
        N = len(test_data)
        # print "N : ", N
        test_data = theano.shared(np.asarray(test_data, dtype=theano.config.floatX))

        test_labels = T.cast(theano.shared(np.asarray(np.zeros(batch_size), dtype=theano.config.floatX)),'uint8')

        ###target_var
        #y = T.ivector('y')  # the labels are presented as 1D vector of [int] labels
        #index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch

        ppm = theano.function([index],lasagne.layers.get_output(network, deterministic=True),
                              givens={
                                  input_var: test_data[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
                                  target_var: test_labels
                              }, on_unused_input='warn')

        p = [ppm(ii) for ii in range(N // batch_size)]

        p = np.array(p).reshape((N, 10))
        print (p)
        p = np.argmax(p, axis=1)
        p = p.astype(int)
        preds.append(p)

subm = np.empty((len(preds), 2))
subm[:, 0] = np.arange(1, len(preds) + 1)
subm[:, 1] = preds

np.savetxt('submission.csv', subm, fmt='%d', delimiter=',',header='ImageId,Label', comments='')

return preds

代码在以ppm = theano.function...开头的行上失败：

TypeError：无法将Type TensorType（float32,3D）（Variable Subtensor {int64：int64：}。0）转换为Type TensorType（float32,4D）。您可以尝试手动将Subtensor {int64：int64：}。0转换为TensorType（float32,4D）。

我只是想将测试数据输入CNN并将结果输入CSV文件。我该怎么做？我知道我必须使用minibatches，因为整个测试数据都不适合GPU。

Answer 1

正如评论中的错误消息和Daniel Renshaw所指出的，问题是test_data和input_var之间的维度不匹配。在循环的第一行，你写：

test_data = test_data[it]

将4D数组test_data转换为具有相同名称的3D数组（这就是为什么不建议对不同类型使用相同的变量名的原因:)）。之后，您将其封装在一个不会更改维度的共享变量中，然后对其进行切片以将其分配给input_var，这也不会更改维度。

如果我理解您的代码，我认为您应该删除第一行。那样test_data仍然是一个示例列表，您可以对其进行切片以进行批处理。

使用千层面进行输出分类

1 个答案: