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numpy配列についてです。

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Hayato1201

score 108

以下の様なshapeのnumpy配列があります

z1_train: (60000, 50)
y_train: (60000, 10)
z1_train: (60000, 50)
y_u_train: (60000, 10, 10)

それに対して以下の様な演算をしているコードがありました。

[z1_train]+[y_train]+[z1_train]+y_u_train

これで[]で閉じているものとそうでないものの違いは何でしょうか?また、この際、以下の様なエラーが出ました。

ValueError: could not broadcast input array from shape (60000,50) into shape (60000)

これはどういう事でしょうか?

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  • mkgrei

    2018/04/23 22:35

    コードの出処はどこでしょうか。[]で閉じるとリストに入れるので、リストの結合が実行されます。[z1_train, y_train, z1_train] + y_u_trainと同じです。

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  • Hayato1201

    2018/04/24 09:51

    https://github.com/rarilurelo/keras-VAE こちらのGitのhttps://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/training_m2.pyこのソースになります。60行目の部分となります。

    キャンセル

回答 2

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+2

z1_train: (60000, 50) y_train: (60000, 10) z1_train: (60000, 50) y_u_train: (60000, 10, 10) が本当であれば、エラーは [z1_test]+[y_test]+[z1_test]+y_u_test の方にあるべきです。

やっとやりたいことがわかりました。

import numpy as np

n = 60000
a = np.zeros((n,50))
b = np.zeros((n,10))
c = np.zeros((n,10,10))
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)

def merge(a, b, c):
    d = [a, b, a] + list(c.transpose(1, 0, 2))
    return d
d = merge(a, b, c)
print(len(d))

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  • 2018/04/24 19:36

    [z1_train]+[y_train]+[z1_train]
    ここまでは無事評価されて(リストの連結)、
    + y_u_train
    でリスト+numpy配列の加算なので、前半をnumpy配列に変換しようとしてshapeが一致しない、のでこけている状況ですよね
    なのでそのshapeが正しければぜったい動かないと思うんですが、コードを上げた人が動かないままとりあえず上げたのでなければ、shapeが間違ってるのかも・・・

    キャンセル

  • 2018/04/24 19:51

    import numpy as np
    a = [np.array([0,1])]
    b = np.array([[1,2],[3,4]])
    print(a+b)
    の挙動をするはずなので、エラー出ないはずなんですよね。

    でもそうか、y_testは60000個ないのか…

    それなら雰囲気、y_u_trainのshapeがおかしいのか…
    コードではそんなことなさそうなんですが…

    キャンセル

  • 2018/04/24 20:05

    前提として、
    >>> [1,2,3]+np.array([4,5,6])
    #=>array([5, 7, 9])
    なので、list+numpy配列の演算だとリストの方はnumpy配列に変換されるような処理が走るのだろう、と私は勝手に思っている訳です(ちゃんと追っていないので実際どうなっているのかは知らない)
    それを踏まえた上で、
    >>> x = [z1_train]+[y_train]+[z1_train] # 中身はnp.zerosでshapeだけ揃えた配列
    >>> np.array(x)
    Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: could not broadcast input array from shape (60000,50) into shape (60000)
    なので、shape=(3,60000,ふにゃふにゃ)の配列に変換できないよ、shape揃えて出直してこいよ、というエラーと見ました

    キャンセル

  • 2018/04/24 20:05

    ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,60000) (60000,10,10)

    あれ、shapeの情報が正しいのならエラーはこんな感じになるんですね。

    キャンセル

  • 2018/04/24 20:13

    あとはpython2か昔のnumpyの振る舞いの違いか…

    キャンセル

  • 2018/04/24 20:39

    自分の環境ですと、エラーに関してはやはり質問の通りになります。
    コンマで繋ぐとはz1_train,y_train,z1_train,y_u_train,の様にするという事でしょうか?

    キャンセル

  • 2018/04/24 22:46

    失礼。
    pythonistaの実装が異なるようですね。
    Colab上で質問通りのエラーを確認しました。

    となると、環境によっては万が一githubのコードが走る可能性もあるのだろうか…

    キャンセル

  • 2018/04/24 23:24

    ちなみにhttps://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/training_m2.pyのコメントアウトされているonly labeled dataの方では動かす事ができました。そもそも[]で囲む理由が分からないのですが、これはどういう意味でしょうか?numpy配列をリストにしているという事ですか?

    キャンセル

  • 2018/04/24 23:42

    []で囲むと、当該numpy配列を要素に持つ長さ1のリストになります。リストの足し算は連結なので、mkgreiさんが仰っていたのは[z1_train]+[y_train]+[z1_train]は[z1_train, y_train, z1_train]と等価、ということですね。その上で、こう書いてもエラーになるので、そもそも変なプログラムであるという話です(単に変なのか、データのshapeの間違いなのか、環境によって走ったり走らなかったりするのかは不明)

    キャンセル

  • 2018/04/25 06:55

    https://github.com/rarilurelo/keras-VAE/issues/3

    3つしかないissueのうちに入ってた…

    キャンセル

  • 2018/04/25 07:42

    https://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/vae_m2.py
    の方を見るべきでした。
    修正法は回答の方に入れました。

    キャンセル

  • 2018/04/25 12:06

    ありがとうございました!流石ですね、動きました。助かります!

    キャンセル

  • 2018/04/25 12:12

    あらま・・・見落としてた。先に見るべきでした

    キャンセル

  • 2018/04/25 19:31

    すみません、こちらの回答はベストアンサーとさせていただきましたが、このfitのインプットの形がなぜこの様になるかいまいちよく分からないので、新しい質問を立てました。もしよかったらそちらもお答えいただけるとありがたいです。なぜこれで半教師あり学習のラベルありデータなしデータという様に分かれるのかが良くわかりません。。。

    キャンセル

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z1_train: (60000, 50)
y_train: (60000, 10)
z1_train: (60000, 50)
y_u_train: (60000, 10, 10)

[z1_train]+[y_train]+[z1_train]+y_u_train

こうすることの合理的な理由は思いつきません・・・
numpyよくわかっていない人がshapeを合わせようとして書いた、ような気がします。

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  • 2018/04/24 18:52

    回答ありがとうございます。だとしたらこのエラーはどうすれば直せるでしょうか??

    キャンセル

  • 2018/04/24 19:07

    書いた人が何をしたかったのか、私にはよくわからないので勘弁してください。。。

    キャンセル

  • 2018/04/24 19:14

    了解です!

    キャンセル

  • 2018/04/24 19:20 編集

    半教師あり学習の教師データ生成のための、np.arrayによるブロードキャストらしいですね。←正しくないですね。結合したいけど、結合すべき次元が後ろにあるから軸を入れ替える必要があることと、ブロードキャストされないようにnp.arrayからlistにする必要がありますね。
    リストの足し算は必要なく、コンマで繋げばよかったものかと思われます。

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