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python pickle load出来ない

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 前提・実現したいこと

ゼロから始めるディープラーニング1という本の第3章の手書き数字認識の所のコードの問題です。
ニューラルネットワークを用いた手書き数字認識のコードで、もともとgithubに用意されているコードを用いているのですが、エラーが出てしまい、sample_weight.pklというファイルが読み込めません。どうしたらよろしいでしょうか。

 発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "neuralnet_mnist.py", line 36, in <module>
    network = init_network()
  File "neuralnet_mnist.py", line 17, in init_network
    network = pickle.load(f)
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\xc2'.

 該当のソースコード

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import numpy as np
import pickle
from dataset.mnist import load_mnist
from common.functions import sigmoid, softmax


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) # 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)))

 試したこと

調べましたが、特に有用な情報は得られませんでした。

 補足情報

python 3.7.0

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回答 1

checkベストアンサー

0

手元環境で試しましたが、問題なくpickleとして読み込めました。

操作をミスってファイルを破壊してしまった可能性があるので、もう一度ダウンロードしてファイルを置き換えてから実行してみてはどうでしょうか?

https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/blob/master/ch03/sample_weight.pkl

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  • 2018/10/25 20:37

    ご回答ありがとうございます。
    一回置き換えをした時は出来なかったので、質問させていただきました。
    今回行ったところなぜか出来ました。ありがとうございました。

    キャンセル

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