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AttributeError：Pytorch LSTMネットワークに入力を供給するときに、「Tuple」オブジェクトに属性「dim」がありません

次のコードを実行しようとしています。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_shape, n_actions):
        super(LSTM, self).__init__()

        self.lstm = nn.LSTM(input_shape, 12)
        self.hidden2tag = nn.Linear(12, n_actions)

    def forward(self, x):
        out = self.lstm(x)
        out = self.hidden2tag(out)
        return out


state = [(1,2,3,4,5),(2,3,4,5,6),(3,4,5,6,7),(4,5,6,7,8),(5,6,7,8,9),(6,7,8,9,0)]

device = torch.device("cuda")
net = LSTM(5, 3).to(device)

state_v = torch.FloatTensor(state).to(device)

q_vals_v = net(state_v.view(1, state_v.shape[0], state_v.shape[1]))
_, action = int(torch.max(q_vals_v, dim=1).item())

そして、それはこのエラーを返します：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/dikkerj/Documents/PycharmProjects/LSTMReactor/QuestionStackoverflow.py", line 26, in <module>
    q_vals_v = net(state_v.view(1, state_v.shape[0], state_v.shape[1]))
  File "/home/dikkerj/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/dikkerj/Documents/PycharmProjects/LSTMReactor/QuestionStackoverflow.py", line 15, in forward
    out = self.hidden2tag(out)
  File "/home/dikkerj/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 477, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/dikkerj/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 55, in forward
    return F.linear(input, self.weight, self.bias)
  File "/home/dikkerj/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1022, in linear
    if input.dim() == 2 and bias is not None:
AttributeError: 'Tuple' object has no attribute 'dim'

誰もがこれを修正する方法を知っていますか？ （テンソルがタプルであることを取り除き、LSTMネットワークにフィードできるようにするため）

pythontupleslstmpytorchtorch
4
JorDik

PytorchLSTMはタプルを返します。
したがって、線形レイヤー_self.hidden2tag_はこのタプルを処理できないため、このエラーが発生します。

だから変更：

_out = self.lstm(x)
_

に

_out, states = self.lstm(x)
_

これにより、outが単なる出力テンソルになるようにタプルを分割することで、エラーが修正されます。

outは非表示の状態を格納し、statesは最後の非表示のセル状態を含む別のタプルです。

こちらもご覧ください：
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.LSTM

max()がタプルも返すため、最後の行で別のエラーが発生します。しかし、これは簡単に修正できるはずですが、それでも別のエラーです：）

4
MBT

最初に状態をnumpy配列に変換します。

state = np.array(state)

PyTorchのAPIにnp.asarrayがない可能性があります。

0
Matthieu Brucher