前提
ゼロから作るDeep Learning
――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を勉強中です。
第3章のMNISTのデータの読み込みを行いたいのですが、
下記のエラーが出て、MNISTデータの読み込みがうまくいかず行き詰まっています。
発生している問題・エラーメッセージ
ValueError: offset must be non-negative and no greater than buffer length (0)
エラーメッセージ
python 3系 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 from dataset.mnist import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten = True, normalize = False) ### 試したこと 4行目まではうまく実行できています。 5行目の (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten = True, normalize = False) を実行すると Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-a1f33dcdd7aa> in <module> ----> 1 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten = True, normalize = False) ~/deep-learning-from-scratch/dataset/mnist.py in load_mnist(normalize, flatten, one_hot_label) 104 """ 105 if not os.path.exists(save_file): --> 106 init_mnist() 107 108 with open(save_file, 'rb') as f: ~/deep-learning-from-scratch/dataset/mnist.py in init_mnist() 74 def init_mnist(): 75 download_mnist() ---> 76 dataset = _convert_numpy() 77 print("Creating pickle file ...") 78 with open(save_file, 'wb') as f: ~/deep-learning-from-scratch/dataset/mnist.py in _convert_numpy() 65 def _convert_numpy(): 66 dataset = {} ---> 67 dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) 68 dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) 69 dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) ~/deep-learning-from-scratch/dataset/mnist.py in _load_img(file_name) 57 print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") 58 with gzip.open(file_path, 'rb') as f: ---> 59 data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) 60 data = data.reshape(-1, img_size) 61 print("Done") ValueError: offset must be non-negative and no greater than buffer length (0) となってしまいます。 初学者のためどうしたらいいかわからず、教えていただけたら幸いです。
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2019/09/06 10:29