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平均プールなど、既存の maxpool を期待して、Theano を使用してニューラル ネットワーク用の別のプーリング機能を実装しようとしています。

平均プーリングが既に実装されているこのソースを使用すると、私のコードは次のようになります。

テストするためのランダムな初期化:

invals = numpy.random.RandomState(1).rand(3,2,5,5)

Theano スカラーと関数の定義:

pdim = T.scalar('pool dim', dtype='float32')
pool_inp = T.tensor4('pool input', dtype='float32')
pool_sum = TSN.images2neibs(pool_inp, (pdim, pdim))
pool_out = pool_sum.mean(axis=-1) 
pool_fun = theano.function([pool_inp, pdim], pool_out, name = 'pool_fun', allow_input_downcast=True)

TSN はtheano.sandbox.neighbours です。

そして、関数の呼び出し:

pool_dim = 2
temp = pool_fun(invals, pool_dim)
temp.shape = (invals.shape[0], invals.shape[1], invals.shape[2]/pool_dim,
            invals.shape[3]/pool_dim)
print ('invals[1,0,:,:]=\n', invals[1,0,:,:])
print ('output[1,0,:,:]=\n',temp[1,0,:,:])

そして、私はエラーが発生しています:

TypeError: neib_shape[0]=2, neib_step[0]=2 and ten4.shape[2]=5 not consistent
Apply node that caused the error: Images2Neibs{valid}(pool input, MakeVector.0, MakeVector.0)
Inputs shapes: [(3, 2, 5, 5), (2,), (2,)]
Inputs strides: [(200, 100, 20, 4), (4,), (4,)]
Inputs types: [TensorType(float32, 4D), TensorType(float32, vector), TensorType(float32, vector)]
Use the Theano flag 'exception_verbosity=high' for a debugprint of this apply node.

このエラーがよくわかりません。このエラーを修正する方法や、Theano でプログラムされた他のプーリング手法の例について、何か提案をいただければ幸いです。

ありがとう！

編集：境界線を無視すると、完全に機能します

pool_sum = TSN.images2neibs(pool_inp, (pdim, pdim), mode='ignore_borders')

invals[1,0,:,:]=
[[ 0.01936696  0.67883553  0.21162812  0.26554666  0.49157316]
[ 0.05336255  0.57411761  0.14672857  0.58930554  0.69975836]
[ 0.10233443  0.41405599  0.69440016  0.41417927  0.04995346]
[ 0.53589641  0.66379465  0.51488911  0.94459476  0.58655504]
[ 0.90340192  0.1374747   0.13927635  0.80739129  0.39767684]]
output[1,0,:,:]=
[[ 0.33142066  0.30330223]
[ 0.42902038  0.64201581]]
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invals(5, 5)は最後の 2 つの次元に形状がありますが、(2, 2)サブセットをプールする必要があります。これは、境界線 (つまり、 の最後の列と最後の行) を無視した場合にのみ機能しますinvals。

于 2014-07-21T12:47:39.920 に答える