byte型の変数の読み込み方

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trafalbad

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以下のように変resultsがありますが、typeがbytesで内容を表示できません。
encoding="utf8"で読み込んでもエラーが出ます。
jsonで読み込んでもエラーが出るので読み込む方法はないでしょうか?

# 画像の読み込み
get_ipython().system('wget -O test.jpg https://images.pexels.com/photos/242829/pexels-photo-242829.jpeg')
filename = 'test.jpg'

im = PIL.Image.open(filename)
im.thumbnail([800,600],PIL.Image.ANTIALIAS)
im.save(filename, "JPEG")


get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
plt.imshow(im)
plt.axis('off')
with open(filename, 'rb') as image:
    f = image.read()
    b = bytearray(f)

# エンドポイントで推論
endpoint_response = boto3.client('sagemaker-runtime').invoke_endpoint(
    EndpointName='semantic-segmentation',
    Body=b,
    ContentType='image/jpeg'
)
results = endpoint_response['Body'].read()
detections = json.loads(results)
>>>
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x93 in position 0: invalid start byte
infile = open(results, encoding="utf8", errors='ignore')
>>>>
ValueError: embedded null byte
type(results)
>>> bytes

results
>>>
b'\x93NUMPY\x01\x00v\x00{\'descr\': \'<f4\', \'fortran_order\': False, \'shape\': (1, 3, 533, 800), }                                                \n\xec\x1b}?\x97\xec|?\xf9\xb9|?\xd2\x83|?\xe6I|?\xec\x0b|?\x9d\xc9{?\xa6\x82{?\xb66{?\xe25{?\xf5:{?\x05@{?\x0cE{?\rJ{?\rO{?\x03T{?\xf6X{?y*{?\x9d\xf0z?k\xb3z?\xa8rz?\x17.z?v\xe5y?{\x98y?\xdaFy?\xa0\xbay?\xf1Sz?\xec\xdcz?xW{?@\xc5{?\xbe\'|?8\x80|?\xd5\xcf|?\x07\xed|?\xba\xf7|?\xb7\x01}?
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  • y_waiwai

    2019/09/11 22:55

    その変数の内容を提示しましょう
    文字化けする、だけじゃなにもわかりません

    キャンセル

  • trafalbad

    2019/09/11 23:22

    追記しました、よろしくお願いします

    キャンセル

回答 1

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+1

提示データの出力結果から推測するにresults.npy形式だと思われます。
であれば以下のようにしてnumpyデータとして復元できます。
参考:Python base64 encoding and then decoding generic object

from io import BytesIO
import numpy as np

result = b"\x93NUMPY\x01\x00v\x00{'descr': '<i4', 'fortran_order': False, 'shape': (2, 3), }                                                          \n\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x06\x00\x00\x00"
ret = np.load(BytesIO(result))
print(ret)
#[[1 2 3]
# [4 5 6]]

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  • 2019/09/12 00:36

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