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python 正常な学習データを生成できない

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kmll

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Python 3.7 , windows10
この質問の前に、この下記処理後のコードに関する質問をしています。そこで発生するエラーはどうやらここでの処理で正常なファイルが生成されていないためだとご指摘いただきました。解決にご協力ください。

犬猫見た目による学習/検証データの準備

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
import random, math

画像が保存されているルートディレクトリのパス

root_dir ="C:\\Users\\kmll\\python_code\\dog"

種類

categories = ["cat","dog"]

画像データ用配列

X = []

種類データ用配列

Y = []

画像データごとにadd_sample()を呼び出し、X,Yの配列を返す関数

def make_sample(files):
global X, Y
X = []
Y = []
for cat, fname in files:
add_sample(cat, fname)
return np.array(X), np.array(Y)

渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、

画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数

def add_sample(cat, fname):
img = Image.open(fname)
img = img.convert("RGB")
img = img.resize((150, 150))
data = np.asarray(img)
X.append(data)
Y.append(cat)

全データ格納用配列

allfiles = []

カテゴリ配列の各値と、それに対応するidxを認識し、全データをallfilesにまとめる

for idx, cat in enumerate(categories):
image_dir = root_dir + "/" + cat
files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
for f in files:
allfiles.append((idx, f))

シャッフル後、学習データと検証データに分ける

random.shuffle(allfiles)
th = math.floor(len(allfiles) * 0.8)
train = allfiles[0:th]
test  = allfiles[th:]
X_train, y_train = make_sample(train)
X_test, y_test = make_sample(test)
xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)

データを保存する

np.save("C:\\Users\\kmll\\python_code\\cat\\tea_data.npy", xy)

#犬猫見た目による学習/検証データの準備

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
import random, math

#画像が保存されているルートディレクトリのパス
root_dir ="C:\\Users\\kmll\\python_code\\dog"
# 種類
categories = ["cat","dog"]

# 画像データ用配列
X = []
# 種類データ用配列
Y = []

#画像データごとにadd_sample()を呼び出し、X,Yの配列を返す関数
def make_sample(files):
    global X, Y
    X = []
    Y = []
    for cat, fname in files:
        add_sample(cat, fname)
    return np.array(X), np.array(Y)

#渡された画像データを読み込んでXに格納し、また、
#画像データに対応するcategoriesのidxをY格納する関数
def add_sample(cat, fname):
    img = Image.open(fname)
    img = img.convert("RGB")
    img = img.resize((150, 150))
    data = np.asarray(img)
    X.append(data)
    Y.append(cat)

#全データ格納用配列
allfiles = []

#カテゴリ配列の各値と、それに対応するidxを認識し、全データをallfilesにまとめる
for idx, cat in enumerate(categories):
    image_dir = root_dir + "/" + cat
    files = glob.glob(image_dir + "/*.jpg")
    for f in files:
        allfiles.append((idx, f))

#シャッフル後、学習データと検証データに分ける
random.shuffle(allfiles)
th = math.floor(len(allfiles) * 0.8)
train = allfiles[0:th]
test  = allfiles[th:]
X_train, y_train = make_sample(train)
X_test, y_test = make_sample(test)
xy = (X_train, X_test, y_train, y_test)
#データを保存する
np.save("C:\\Users\\kmll\\python_code\\cat\\tea_data.npy", xy)
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  • y_waiwai

    2019/03/04 20:42

    このままではコードが見れないので、質門を編集し、<code>ボタンで、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

    キャンセル

  • kmll

    2019/03/04 21:04

    添付しました。

    キャンセル

回答 1

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0

def make_sample(files):
    global X, Y
    X = []
    Y = []
    for cat, fname in files:
        add_sample(cat, fname)
    return np.array(X), np.array(Y)

グローバル変数と同じ名前のローカル変数 X, Y を定義して、空のまま return しているのでこれはおかしいですよね。

上記については当方の勘違いでした。申し訳ありません。

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  • 2019/03/05 05:42 編集

    global宣言ついてるのでX=[]とY=[]はグローバル変数への代入になります。add_sampleの中でX.append(data)とY.append(cat)してるときにグローバルスコープのX, Yのメソッドが呼ばれます。なので、空ではないでしょうけど、、、

    キャンセル

  • 2019/03/05 10:15

    もう少し詳しくご教示いただけないでしょうか?

    キャンセル

  • 2019/03/05 13:25

    hayataka2049 さん
    コメントありがとうございます。
    ご指摘頂いたとおり、グローバルスコープの X, Y が呼ばれていたのでそこは問題ありませんでした。失礼しました。

    キャンセル

  • 2019/03/05 13:27

    kmll さん
    目視で確認できる範囲では問題なさそうなのですが、動かしてみないと見落とし等あるかもしれないので、
    まずは最終的に保存される xy がどうなっているのか print してみましょう。
    エラーが起こったときは目視で原因にきづければいいですが、そうでない場合はとくかく print で各変数を出力して想定どおりになっているかを1つ1つ確認してください

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