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    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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回答 2

投稿 2017/12/07 21:55

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zenbo0114

score 32

import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from dataset.mnist import load_mnist
import numpy as np
from PIL import Image

def softmax(a):
    c = np.max(a)
    exp_a = np.exp(a - c)
    sum_exp_a = np.sum(exp_a)
    y = exp_a / sum_exp_a
    return y


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x)) 

def get_data():
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = \
        load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test

def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", "rb") as f:
        network = pickle.load(f)
    return network

def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network["W1"], network["W2"], network["W3"]
    b1, b2, b3 = network["b1"], network["b2"], network["b3"]

    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)

    return y

x, t = get_data()
network = init_network()

accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p = np.argmax(y)

    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy" + str(float(accuracy_cnt)) / len(x))

これを実行したら、

Traceback (most recent call last):
  File "mnist_show.py", line 42, in <module>
    network = init_network()
  File "mnist_show.py", line 24, in init_network
    with open("sample_weight.pkl", "rb") as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl'

となりました。
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  • 退会済みユーザー

    2017/12/08 06:39

    複数のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という意見がありました
    「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。

回答 2

+1

エラーメッセージそのままです。
下記ファイルが有ることがスクリプトの実行条件です。
ご覧になってる本などに、下記ファイルをどのように準備するかについての言及があるのではないでしょうか?

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl'

投稿 2017/12/07 23:21

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0

ゼロから作る Deep Learningの3.6.2のニューラルネットワークの推論処理に書かれているソースコードですね。まえがきに下記リンクからソースコード含め必要なファイル群をダウンロードできますよと書かれています。下記からダウンロードすればいいのではないでしょうか。
ゼロから作る Deep Learning - githubリポジトリ

投稿 2017/12/10 14:49

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