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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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○○ is not definedが解決できない

tatsukin

総合スコア5

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/09/09 14:51

前提・実現したいこと

詳解ディープラーニングという本でただ今プログラミングを勉強しております。
tensorflowを利用したsin波の予測をするコードを組みたいと思っております。

発生している問題・エラーメッセージ

n_in=len(X[0][0]) # 1
n_hidden=20
n_out=len(Y[0]) # 1

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,maxlen,n_in])
t=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,n_out])
n_batch=tf.placeholder(tf.int32)

y=inference(x,n_batch,maxlen=maxlen,n_hidden=n_hidden,n_out=n_out)
loss=loss(y,t)
train_step=training(loss)

epochs=500 batch_size=10 init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() sess.run(init) n_batches=N_train//batch_size for epoch in range(epochs): X_,Y_=shuffle(X_train,Y_train) for i in range(n_batches): start=i*batch_size end=start+batch_size sess.run(train_step,feed_dict={ x:X_[start:end], t:Y_[start:end], n_batch:batch_size }) #検証データを用いた評価 val_loss=loss.eval(session=sess,feed_dict={ x:X_validation, t:Y_validation, n_batch:N_validation }) history['val_loss'].append(val_loss) print('epoch:',epoch, 'validation loss:',val_loss) #Early Stoppingチェック if early_stopping.validate(val_loss): break エラーメッセージ ```NameError: name 'X' is not defined NameError: name 'tf' is not defined ### 該当のソースコード ```ここに言語名を入力 def inference(x,n_batch,maxlen=None,n_hidden=None,n_out=None): def weight_varidation(shape): initial=tf.avriable(initial) def bias_validation(shape): initial=tf.zeros(shape,dtype=tf.float32) return tf.variable(initial) cell=tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(n_hidden) initial_state=cell.zero_state(n_batch,tf.floar32) state=initial_state outputs=[]#隠れ層の出力を保存 with tf.variable_scope('RNN'): for t in range(maxlen): if t>0: tf.get_variable_scope().reuse_variables() (cell_output,state)=cell(x[:,t,:],state) outputs.append(cell_output) output=outputs[-1] v=weight_variable([n_hidden,n_out]) c=bias_variable([n_out]) y=tf.matmul(otput,V)+c #線形活性 return y def loss(y,t): mse=tf.reduce_mean(tf.square(y-t)) return mse def training(loss): optimizer=\ tf.train.Adamoptimizer(learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999) train_step=optimizer.minimize(loss) return train_step n_in=len(X[0][0]) n_hidden=20 n_out=len(Y[0]) x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,maxlen,n_in]) t=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,n_out]) n_batch=tf.placeholder(tf.int32) y=inference(x,n_batch,maxlen=maxlen,n_hidden=n_hidden,n_out=n_out) loss=loss(y,t) train_step=training(loss)

試したこと

定義をするためにdefを使うのかと思って調べてみたのですが、プログラミングを始めた自分にとってどの様に定義すればいいのかすらも分からずに困っています

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.6
windows
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1.定義されていないのは下記のXでしょう。(配列でしょうか?)

n_in=len(X[0][0])

書籍を参考にしているとのことなので、読み飛ばしがないか? 打ち間違いがないか? を確認してみてください。
あと、書籍の訂正が出ていないかもご確認ください。

2.tfはおそらく「import tensorflow as tf」を先頭に入力すれば良いかと思います。(書籍には書いてありませんか?)

投稿2019/09/09 22:06

meg_

総合スコア10577

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tatsukin

2019/09/13 08:28 編集

親切な対応ありがとうございまず! すいません!どのページにも書いてはなかったのですが、他の部分を参考に定義することが出来ました。 初歩的な質問に答えて頂きありがとうございました!!
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