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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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numpy.float32をbytesに変換する方法

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投稿2020/07/18 17:23

前提・実現したいこと

Pytorchを用いたマルウェア検知のためのDeep Learningのモデルを作成しています.
その際にPytorchが扱えるように,bytes型で読み込んだマルウェアのバイナリーファイルを以下のコードを用いてTensor型に変換しています

python

1BINARY = b'MZ\x90\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00' #f.read()で読み込んだ直後 2 3inp_bytez = torch.from_numpy(np.frombuffer(BINARY, dtype=np.uint8)[np.newaxis,:]).float() 4>> tensor([ 77., 90., 144., ..., 0., 0., 0.])

そして色々な処理が終わった後に,要素の型がnumpy.float32のnumpy.ndarrayが返ってくるのですが,これを上記のBINARYのように変換する方法はありますでしょうか?
以下のようなコードを書いているのですが,想定していた形が得られません.

発生している問題

python

1Return = [[90. 144. 0. 3. 0. 0. 0. 4. 0. 0.]] 2type(Return, Return[0],Return[0][0]) 3>>'numpy.ndarray', 'numpy.ndarray', 'numpy.float32' 4 5bytez = list(map(lambda x: bytes(x), Return[0])) 6#実際に出力された値 7>> [b'\x00\x00\xb4B', b'\x00\x00\x10C', b'\x00\x00\x00\x00', b'\x00\x00@@', b'\x00\x00\x00\x00', b'\x00\x00\x00\x00', b'\x00\x00\x00\x00',b'\x00\x00\x80@', b'\x00\x00\x00\x00', b'\x00\x00\x00\x00'] 8#想定していた値 9>>b'MZ\x90\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00'

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astype(np.uint8)したあとtobytes()するとよいです。

Python

1import numpy as np 2 3Return = np.array([[90., 144., 0., 3., 0., 0., 0., 4., 0., 0.]]) 4Return = Return.astype(np.float32) 5print(type(Return[0][0])) # <class 'numpy.float32'> 6 7ret = Return[0].astype(np.uint8) 8print(ret) # [ 90 144 0 3 0 0 0 4 0 0] 9ret = ret.tobytes() 10print(ret) # b'Z\x90\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00'

投稿2020/07/18 17:34

can110

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退会済みユーザー

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2020/07/19 02:30

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