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私はNDルイスからの例を再現しようとしています：ニューラルネットワークはR.と時系列予測のために、私は、デバイス引数が含まれている場合、私はエラーを取得する：トレーニングmxnet：mx.mlp
Error in mx.opt.sgd(...) :
unused argument (device = list(device = "cpu", device_id = 0, device_typeid = 1))
In addition: Warning message:
In mx.model.select.layout.train(X, y) :
Auto detect layout of input matrix, use rowmajor..
私が削除した場合
Warning message:
In mx.model.select.layout.train(X, y) :
Auto detect layout of input matrix, use rowmajor..
コードは次のとおりです：このパラメータは、私はまだ、この警告を受ける
library(zoo)
library(quantmod)
library(mxnet)
# data
data("ecoli", package = "tscount")
data <- ecoli$cases
data <- as.zoo(ts(data, start = c(2001, 1), end = c(2013, 20), frequency = 52))
xorig <- do.call(cbind, lapply((1:4), function(x) as.zoo(Lag(data, k = x))))
xorig <- cbind(xorig, data)
xorig <- xorig[-(1:4), ]
# normalization
range_data <- function(x) {
(x - min(x))/(max(x) - min(x))
}
xnorm <- data.matrix(xorig)
xnorm <- range_data(xnorm)
# test/train
y <- xnorm[, 5]
x <- xnorm[, -5]
n_train <- 600
x_train <- x[(1:n_train), ]
y_train <- y[(1:n_train)]
x_test <- x[-(1:n_train), ]
y_test <- y[-(1:n_train)]
# mxnet:
mx.set.seed(2018)
model1 <- mx.mlp(x_train,
y_train,
hidden_node = c(10, 2),
out_node = 1,
activation = "sigmoid",
out_activation = "rmse",
num.round = 100,
array.batch.size = 20,
learning.rate = 0.07,
momentum = 0.9
#, device = mx.cpu()
)
pred1_train <- predict(model1, x_train, ctx = mx.cpu())
どのように私はこの問題を解決することができますか？ 2番目の警告メッセージについて