質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.82%

Python3 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'reshape'エラーの解決方法

受付中

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 1,861

SuzuAya

score 47

前提・実現したいこと

3万枚の画像をnumpy配列に変換するところでメモリエラーが起きてしまうため、tfrecordsを使って動かしてみることにしました。
以下のリンクを参考に、訓練画像の用意をしているところでエラーが出てしまいました。
お手数をお掛けしますが、エラー解消方法についてアドバイスをいただけますと幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。
https://taka5hi.hatenablog.com/entry/2019/01/13/120145

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-6f952036eb77> in <module>
     37 # 訓練データの加工と保存
     38 #train_labels = to_categorical(y_train)
---> 39 save_to_tfrecord(x_train, "train.tfrecord")# train_labels,

<ipython-input-5-6f952036eb77> in save_to_tfrecord(datas, filename)
      5     with tf.python_io.TFRecordWriter(filename) as w:
      6         for data in zip(datas):#, labels):# , label
----> 7             data = data.reshape(-1).tobytes()
      8             features = tf.train.Features(feature={
      9                 'data': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[data]))})

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'reshape'

該当のソースコード

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

from keras.layers import Lambda, Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.models import Sequential, model_from_json
from keras.losses import mse, binary_crossentropy
from keras.layers import Conv2D, Flatten, Lambda
from keras.layers import Reshape, Conv2DTranspose
from keras.utils import plot_model, np_utils 
from keras.utils import plot_model
from keras.callbacks import Callback, EarlyStopping, ModelCheckpoint,CSVLogger
from keras import optimizers
from keras import backend as K
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array,load_img
#from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import argparse
import os
import re
import glob
import random as rn
import tensorflow as tf
#import cv2
#import easydict
from PIL import Image
#from google.colab.patches import cv2_imshow

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

%matplotlib inline

BATCH_SIZE = 500
EPOCHS = 5

def save_to_tfrecord(datas, filename):# labels, 
    with tf.python_io.TFRecordWriter(filename) as w:
        for data in zip(datas):#, labels):# , label
            data = data.reshape(-1).tobytes()
            features = tf.train.Features(feature={
                'data': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[data]))})
                #'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=label.astype(dtype='int64')))


            example = tf.train.Example(features=features)
            w.write(example.SerializeToString())

# MNIST データのロード
#(x_train, y_train), _ = mnist.load_data()

#original dataset
#train
filenames = glob.glob("./train/NORMAL_train_dataset/*.jpeg")
image_list = []

for filename in filenames:

    if filename == "Thumbs.db":
        continue

    image_value = np.array(Image.open(filename))
    image_list.append(image_value.reshape(1, image_value.size))

x_train = np.asarray(image_list)
print(x_train.shape)

# 訓練データの加工と保存
#train_labels = to_categorical(y_train)
save_to_tfrecord(x_train, "train.tfrecord")# train_labels, 

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ラベル無しのオリジナルデータセットを利用予定です。
ubuntuで、anacondaの仮想環境下で実行しています。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

+1

for data in zip(datas):#, labels):# , label
            data = data.reshape(-1).tobytes()


zipはタプルという構造体を返すので、dataがnumpy.arrayになっていないのが問題ではないでしょうか?

以下に変更するとうまく行きませんか?

for data, label in zip(datas, labels):# , label
            data = data.reshape(-1).tobytes()

追記

ラベルがないのであれば、以下のようにしてみてはいかがでしょうか。

for data in datas:

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/05/17 23:07

    ご回答ありがとうございます!ラベル無しのデータセットで実装しており、def save_to_tfrecord(datas, filename):の部分でもlabelについて定義していないため、ご提案頂いたコードに変更してもうまくいきませんでした…。

    キャンセル

  • 2019/05/19 21:28

    追記ありがとうございました!自分でもそのようにやってみたのですが、エラーは消えませんでした。tfrecordについてもう少し時間をかけて勉強してみます。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.82%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る