Question

我正在尝试使用Chainer（v4.0.0b1）构建具有多个GPU的LSTM网络。如以下代码所示。

import numpy as np
import chainer
from chainer import optimizers, Chain, training, iterators, serializers, cuda, Variable
import chainer.functions as F
import chainer.links as L

...

class Network(Chain):
    def __init__(self):
        super(Network, self).__init__()
        with self.init_scope():
            ...
            self.fc1  = L.Liner(3000, 1000).to_gpu(1)
            self.lstm = L.LSTM(1000, 1000).to_gpu(1)
            self.fc2  = L.Liner(1000, 3000).to_gpu(1)
            ...

    def __call__(self, x, t):
        ...

...

但是，LSTM链接变为“ NoneType”。就像下面的通话错误一样。

TypeError: 'NoneType' object is not callble

我认为这很奇怪，所以显示了“ self.lstm”。结果，显示“无”。例如，显示为“ Link”的fc1如下。

<chainer.links.connection.linear.Linear object at hogehoge>

我发现在“ self.lstm = L.LSTM（1000，1000）.to_gpu（1）”中无法将“ self.lstm”声明为链接。但是，我不知道为什么不能声明它。

我使用Chainer's Docker作为执行环境。

谢谢您的回答。

Answer 1

简而言之，使用

class Network(Chain):
    def __init__(self):
        super(Network, self).__init__()
        with self.init_scope():
            ...
            self.fc1  = L.Liner(3000, 1000)
            self.lstm = L.LSTM(1000, 1000)
            self.fc2  = L.Liner(1000, 3000)
            ...

    def __call__(self, x, t):
        ...

model = Network()
model.to_gpu()

详细信息：

在链接器中，to_gpu（）在几乎所有情况下均返回None，因此您不得使用方法链。（唯一的例外是chainer.backends.cuda.to_gpu()，它返回GPU数组。）

相反，Link.to_gpu（）将其所有属性（变量和链接）发送到GPU，并将引用从CPU上的对象替换为GPU上的对象。

因此，您不必将返回的LSTM.to_gpu()值替换为self.lstm属性。

Answer 2

此错误是一包Chainer。它已经修复，正在等待检查。一段时间后，它将被提交。

链接器的链接变为“ NoneType”

2 个答案: