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ゼロから作るDeep Learningの3章の辞書変数の疑問

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ゼロから作るDeep Learningの3章3.4.3の説明

下記のページの説明で変数「network」は辞書形式で定義されていると思います。
この内容は容易に理解できます。

実装まとめ

  def init_network(): # """重みとバイアスの初期化"""
      network = {}
      network['W1'] = np.array([[.1, .3, .5], [.2, .4, .6]])
      network['W2'] = np.array([[.1, .4], [.2, .5], [.3, .6]])
      network['W3'] = np.array([[.1, .3], [.2, .4]])
      network['b1'] = np.array([.1, .2, .3])
      network['b2'] = np.array([.1, .2])
      network['b3'] = np.array([.1, .2])

     return network

  def forward(network, x): # """入力信号が出力へと変換されるプロセス"""
      W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
      b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

ゼロから作るDeep Learningの3章3.6.2のニューラルネットワークの推論処理では

構造は同じようですが、何処にもnetworkを辞書で初期化してなくて、なぜ、このように記述して
実行して結果ができるのがわかりません。理由を教えてください。お願いします。
pickle.load(f)関数のソースをみてもピンときませんでした。 

  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(): # """学習データのロード"""
      (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(): # """sample_weight.pklに保存された学習済み重みパラメータの読み込み"""
      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']
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  • toyota

    2019/02/03 00:34

    インテントやコメントの位置を正しく合わせたのですが、更新すると頭が面一になります。なぜでしょう?
    編集モードでは正しく表記されてますが・・・・

    キャンセル

  • toyota

    2019/02/03 00:46

    わかりました使い方

    キャンセル

  • toyota

    2019/02/03 00:50

    いろいろありがとうございました。

    キャンセル

回答 1

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+1

pickleは辞書などのPythonオブジェクトをそのままファイルなどに保存できる機能です。
以下のようにファイルから読み込むことで辞書がそのまま復元されます。
sample_weight.pklにも同様にinit_networkで構築されたものと同じ辞書データが格納されています。

import pickle
a = {1:'a'}
with open('test.pkl','wb') as f:
    pickle.dump(a,f) # 保存

with open('test.pkl','rb') as f:
    b = pickle.load(f) # 復元
print(b) # {1: 'a'}

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  • 2019/02/02 16:18 編集

    理解しました。ありがとうございます。
    nettoworkをprint表示して、辞書内容を確認してたつもりでしたが、データ構造が大きくて見落としていました。確かにpklファイルには、事前に”W1”、"W2"、”W3"、"b1”、"b2”、"b3”の各キーが設定されて、各キーの長い値の要素が入っていました。そして、変数には、辞書形式の値を、そのまま入れるので初期化から不要ですね。

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