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Tensorflowのmnist for experts について

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ruuruusann24

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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。

import tensorflow as tf
import data_set

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)

def conv2d(x, W):
  return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
  return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

x  = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])

y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())

for i in range(2000):
  batch = data.train.next_batch(100)

  if i%50 == 0:
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))

  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: data.test.images, y_: data.test.labels, keep_prob: 1.0}))
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回答 1

checkベストアンサー

+1

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

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  • 2018/05/08 19:52

    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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