連続したデータを扱う時、1dCNNを実装したいときがあります。 今回はipynbファイルでデバッグを行いながら、実装する際に便利な関数をつけました。 中間層を取り出すおまけ付きです。
class Conv1d(nn.Module): def __init__(self, channel_1, channel_2, channel_3, kernel_size_1, kernel_size_2, kernel_size_3, debug=False): super(Conv1d, self).__init__() self.debug = debug self.conv1 = nn.Conv1d(1, channel_1, kernel_size=kernel_size_1, stride=2) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(channel_1) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool1d(kernel_size=kernel_size_2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv1d(channel_1, channel_2, kernel_size=kernel_size_2, stride=2) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(channel_2) self.conv3 = nn.Conv1d(channel_2, channel_3, kernel_size=kernel_size_3, stride=1) self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(15) self.fc = nn.Linear(30, 1) def forward(self, x): self.intermediate_outputs = [] x = self.conv1(x) self.print_debug(x, 'conv1') x = self.bn1(x) self.print_debug(x, 'bn1') x = self.relu(x) self.print_debug(x, 'relu') x = self.maxpool(x) self.print_debug(x, 'maxpool') x = self.conv2(x) self.print_debug(x, 'conv2') x = self.bn2(x) self.print_debug(x, 'bn2') x = self.relu(x) self.print_debug(x, 'relu') x = self.maxpool(x) self.print_debug(x, 'maxpool') x = self.conv3(x) self.print_debug(x, 'conv3') x = self.gap(x) self.print_debug(x, 'gap') x = x.view(x.size(0), -1) self.print_debug(x, 'view') self.intermediate_outputs.append(x.clone().detach()) self.print_debug(self.intermediate_outputs[0], '中間層') x = self.fc(x) self.print_debug(x, 'fc') return x def get_intermediate_outputs(self): return self.intermediate_outputs def print_debug(self, data, message): if self.debug: print(message, data.shape
下記は実際のテスト使用例になります。 チャンネル数やストライドなどの引数はタスクに合わせてチューニングして下さい。
# モデルのインスタンス化 model = Conv1d(channel_1=16, channel_2=32, channel_3=64, kernel_size_1=3, kernel_size_2=2, kernel_size_3=3, debug=True) # ダミーの入力データの生成 dummy_input = torch.randn(1, 1, 128) # サイズ (バッチサイズ, チャネル数, シーケンス長) # モデルの概要を表示 summary(model, input_size=(1, 128)) # ダミーの入力データをモデルに渡して出力を得る output = model(dummy_input) # 中間層の出力を取得 intermediate_outputs = model.get_intermediate_outputs() # 結果の表示 print("モデルの出力サイズ:", output.shape) print("中間層の出力サイズ:", intermediate_outputs[0].shape)
