写真のような感じで、どう見ても同階層にファイルが存在するのに、
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl'
のエラーが出ます。
ソースコード
python
# coding: utf-8 import numpy as np import pickle from mnist import load_mnist def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # オーバーフロー対策 return np.exp(x) / np.sum(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:#問題の箇所 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) # 最も確率の高い要素のインデックスを取得 if p == t[i]: accuracy_cnt += 1 print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))
(ゼロから始めるディープラーニング より)
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