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Python 3.x

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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Tensorflowのmnist for experts について

ruuruusann24

総合スコア16

Python 3.x

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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投稿2018/05/08 09:39

https://qiita.com/kkk3H/items/c3eb0d868170b29b0b87

上記の記事で自分もmnistの様な画像データセットを作ったのですがそれをmnist for expertsで使用しようとしたところエラーがでてうまく行きませんでした。

解決するにはどうすればいいのか自分ではわかりませんでした。
ご享受お願いします。

ちなみにmnist for beginnersでは実行することができました。

Jupyter Notebook
Python 3.6.4
TensorFlow 1.3.0
NumPy 1.13.3

以下エラー文です。

NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-5ff660763d1b> in <module>() 57 58 for i in range(2000): ---> 59 batch = data.train.next_batch(100) 60 61 if i%50 == 0: NameError: name 'data' is not defined

以下コードです。

python

1import tensorflow as tf 2import data_set 3 4def weight_variable(shape): 5 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) 6 return tf.Variable(initial) 7 8def bias_variable(shape): 9 initial = tf.constant(0.1, shape=shape) 10 return tf.Variable(initial) 11 12def conv2d(x, W): 13 return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 14 15def max_pool_2x2(x): 16 return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], 17 strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') 18 19x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) 20y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 21 22x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) 23 24W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) 25b_conv1 = bias_variable([32]) 26 27h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) 28h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 29 30W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) 31b_conv2 = bias_variable([64]) 32 33h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) 34h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) 35 36W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) 37b_fc1 = bias_variable([1024]) 38 39h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) 40h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) 41 42keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 43h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) 44 45W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) 46b_fc2 = bias_variable([10]) 47 48y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) 49 50cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv)) 51train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) 52correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) 53accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 54 55sess = tf.InteractiveSession() 56sess.run(tf.initialize_all_variables()) 57 58for i in range(2000): 59 batch = data.train.next_batch(100) 60 61 if i%50 == 0: 62 train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) 63 print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)) 64 65 train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) 66 67print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: data.test.images, y_: data.test.labels, keep_prob: 1.0}))

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ベストアンサー

エラーメッセージによるとdataが定義されていません。コードから推測すると、画像ファイルを読み込んだもののはずなので、自身が作成した画像ファイルの読み込み処理を追加するとうまくいくと思います

投稿2018/05/08 10:11

R.Shigemori

総合スコア3376

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ruuruusann24

2018/05/08 10:52

ありがとうございました! 見落としてました、、、無事できそうです!また困った時があったらその時はぜひよろしくお願いします!
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