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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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python: ループでの処理速度を高速化したいです。

python_2019

総合スコア68

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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2019/12/13 01:25

現在、以下のコードで処理をしています。
データが大量になると、最終結果表示まで時間がかかってしまいます。
この処理速度を上げるにはどうすればよいでしょうか?

for文の中の「print('予測結果:', folder[int(y_pred)]) 」を
外出しにしてみると、1件しか表示されません(恐らく最後の処理データのみ表示)
処理結果全体を一旦保存して、最後にその結果全体をprintできれば
良いと思われますが、どうすれば良いでしょうか?

この辺、お詳しい方、
お知恵をお貸しください。
よろしくお願いいたします。

# モデルの読み込み model = model_from_json(open('ERP(CNN_画像).json', 'r').read()) # 重みの読み込み model.load_weights('ERP(CNN_画像).h5') # 画像の読み込み(50×50にリサイズ) for i in range(0,78): img = load_img("C:/python/ERP_2/target/target_%04.f"%(i)+".jpg", target_size=(50, 50)) img = img_to_array(img) # 画像データの正規化 img = img.astype('float32')/255.0 img = np.array([img]) # 4次元配列にしないとできない #print(img.shape) # 予測結果を出力 y_pred = model.predict(img) # 出力をクラスベクトルから整数値に変換 y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 予測結果の表示 print('予測結果:', folder[int(y_pred)])

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ベストアンサー

for文に入る前に
output[]
として,出力用配列を用意します.
そしてfor文の最後で
output.append(folder[int(y_pred)])
とする事で先ほど作成したリストに要素を追加していくことが出来ます.

for文から出た後に
print('予測結果:', output)
とする事でリスト形式で出力を得ます.

投稿2019/12/13 01:56

tomato1027

総合スコア32

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python_2019

2019/12/13 02:34

お教え頂いた通り修正しましたら、正常に高速処理できました。 ありがとうございました。 追加で、お教え頂きたいのですが、 上記でprintしますと、以下のように表示されます。 予測結果: ['notarget', 'notarget', 'notarget', 'notarget', '・・・ これを、以下のように、見やすく縦表示して「'」を削除するにはどうすればよいでしょうか? 予測結果: notarget 予測結果: notarget 予測結果: notarget 予測結果: notarget ...
tomato1027

2019/12/13 02:38 編集

そうしたいのでしたら,出力もfor文で回す必要があると思います. for i in range(0,78): # 予測結果の表示 print('予測結果:', output[i]) とする事でそのように出力できます!
python_2019

2019/12/13 02:41

完璧です! 助かりました。 ありがとうございました。
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