Подгонка набора данных MNIST к нейронной сети с выдачей «NotImplementedError» - PullRequest
0 голосов
/ 05 октября 2019

Я новичок в PyTorch и использую классический набор данных MNIST для классификации изображений. При подборе модели я получаю сообщение об ошибке:

NotImplementedError: uint8

Я использую класс библиотеки Фастаяв качестве оболочки для всех данных обучения и проверки и очень простой однослойной нейронной сети. Код, который я использую, выглядит следующим образом:

from keras.datasets import mnist

import matplotlib.pyplot as plt

from fastai.metrics import *

from fastai.model import *

from fastai.dataset import *

import torch.nn as nn

(x_train, y_train), (x_valid, y_valid) = mnist.load_data()

net = nn.Sequential(
  nn.Linear(784,10),
  nn.Softmax()).cuda()

md = ImageClassifierData.from_arrays('/data/mnist', 
(x_train,y_train), 
(x_valid, y_valid))   

loss = nn.NLLLoss()
metrics = [accuracy]
opt=optim.SGD(net.parameters(), 1e-1, momentum=0.9, weight_decay=1e-3)

fit(net, md, n_epochs=3, crit=loss, opt=opt, metrics=metrics)

Может кто-нибудь сказать, что это за ошибка и как ее решить?

...