Question

关于NStepBiLSTM的手册说，它的前向功能期望xs以可变包装序列列表的形式出现。但是我得到一个错误，暗示xs应该是一个np数组。我想念什么？

我使用此函数将输入数组转换为具有数组形状（n，1）的变量（数组）列表。

def cut_data(data, batchsize):
    q = data.shape[0] // batchsize
    data = data[:q*batchsize]
    data = data.reshape((batchsize, q))
    xs = []
    for i in range(q):
        a = data[:,i].reshape(batchsize,1)
        xs.append(Variable(a))
    return xs

但是当我用这样的xs调用我的预测变量时，会出现此错误：

<ipython-input-27-cb554613ad71> in __call__(self, xs, ts)
     10         batchlen = len(xs)
     11         loss = F.sum(F.mean_squared_error(
---> 12         self.predictor(xs), ts, reduce='no')) / batch
     13 
     14         chainer.report({'loss': loss}, self)

<ipython-input-28-ce9434e91153> in __call__(self, x)
     12     def __call__(self, x):
     13         self.h, self.c, y = self.lstm(self.h,self.c,x)
---> 14         output = self.out(y)
     15         return output
     16 

~\Anaconda2\lib\site-packages\chainer\links\connection\linear.py in __call__(self, x)
    127             in_size = functools.reduce(operator.mul, x.shape[1:], 1)
    128             self._initialize_params(in_size)
--> 129         return linear.linear(x, self.W, self.b)

~\Anaconda2\lib\site-packages\chainer\functions\connection\linear.py in linear(x, W, b)
    165 
    166     """
--> 167     if x.ndim > 2:
    168         x = x.reshape(len(x), -1)
    169 

AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

这是我的简单网络：

class LSTM_RNN(Chain):

    def __init__(self, n_hidden, n_input=1, n_out=1):
        super(LSTM_RNN, self).__init__()
        with self.init_scope():
            self.lstm = L.NStepBiLSTM(n_layers=n_hidden, in_size=n_input, out_size=n_out, dropout=0.5)
            self.out = L.Linear(n_hidden, n_out)
            self.h = None
            self.c = None

    def __call__(self, x):
        self.h, self.c, y = self.lstm(self.h,self.c,x)
        output = self.out(y)
        return output

    def reset_state(self):
        self.h = None
        self.c = None

Answer 1

错误消息

---> 14         output = self.out(y)

表示您的错误是由self.out()方法而非self.lstm()触发的

根据the official API reference，L.NStepBiLSTM.run()返回一个元组hy，cy和ys，其中ys是一个列表。 / p>

您的代码

    def __call__(self, x):
        self.h, self.c, y = self.lstm(self.h,self.c,x)
        output = self.out(y)
        return output

表示y（在正式文档中称为ys）直接传递到self.out，即L.Linear.__call__。这会导致类型不匹配。

通常，y中ys的形状彼此不同，因为x中的xs可以是不同长度的序列。

如果您需要更多帮助，请随时提问！

Chainer中NStepBiLSTM中xs的类型是什么？

1 个答案: