deep-learning - ラベル変数の MXNet 初期化エラー

Question

電話module.fit()するとエラーが発生します ValueError: Unknown initialization pattern for labelidx。シンボル「labelidx」は、ラベル データに使用している名前です。softmax 出力を使用していないため、使用したくありませんでしsoftmax_labelたが、多くの場合、それがデフォルトのようです。labelidxパラメータとして初期化しようとしているようですが、これは間違いです。これが学習したパラメーターではなく入力であることをどのように確認できますか?

Answer 1

私はこれを理解しました。

オブジェクトを構築するとき、データ ( ) とラベル ( )Moduleの名前を伝える必要があります。これらはそれぞれ、文字列名のリストである必要があります。デフォルト では、それ以外の場合は、他のすべてが学習されたパラメーターであると想定し、それらを初期化しようとするため、このエラーが発生します。ドキュメント: http://mxnet.io/api/python/module.html#mxnet.module.module.Moduledata_nameslabel_namesdata_names=('data',), label_names=('softmax_label',),

だから私の場合、それが必要ですModule(label_names=('labelidx',), ...)