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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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「ゼロから作るdeep learning」の第3章のpickleファイル作成に関するエラー

Gongonta

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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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投稿2020/07/28 15:21

前提・実現したいこと

現在、「ゼロから作るdeep learning」(オライリー・ジャパン出版)という教材を、iPad Pro(ソフトウェアバージョン 13.5.1)にインストールしたpythonista上でプログラミングを行いながら勉強しています。第3章のMNISTデータセットをダウンロードし、deep-learning-from-scratch-masterディレクトリ下のch03ディレクトリの下でpickleファイルを作成しようとしたところ、以下のようなメッセージが出てpickleファイルを作成することができません。
もし同じ教材を勉強して分かる方がおりましたら、よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

Downloading train-images-idx3-ubyte.gz ... Done Downloading train-labels-idx1-ubyte.gz ... Done Downloading t10k-images-idx3-ubyte.gz ... Done Downloading t10k-labels-idx1-ubyte.gz ... Done Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting train-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting t10k-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Converting t10k-labels-idx1-ubyte.gz to NumPy Array ... Done Creating pickle file ... Traceback (most recent call last): File "~/deep-learning-from-scratch-master/ch03/ch03.py", line 6, in <module> load_mnist(flatten=True, normalize=False) File "../dataset/mnist.py", line 106, in load_mnist init_mnist() File "../dataset/mnist.py", line 79, in init_mnist pickle.dump(dataset, f, -1) _pickle.PicklingError: Can't pickle <built-in function _reconstruct>: import of module 'multiarray' failed

該当のソースコード

以下datasetディレクトリ下にあるmnist.pyのコードになります。 # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading " + file_name + " ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) data = data.reshape(-1, img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file, 'wb') as f: pickle.dump(dataset, f, -1) print("Done!") def _change_one_hot_label(X): T = np.zeros((X.size, 10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): """MNISTデータセットの読み込み Parameters ---------- normalize : 画像のピクセル値を0.0~1.0に正規化する one_hot_label : one_hot_labelがTrueの場合、ラベルはone-hot配列として返す one-hot配列とは、たとえば[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]のような配列 flatten : 画像を一次元配列に平にするかどうか Returns ------- (訓練画像, 訓練ラベル), (テスト画像, テストラベル) """ if not os.path.exists(save_file): init_mnist() with open(save_file, 'rb') as f: dataset = pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /= 255.0 if one_hot_label: dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28) return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if __name__ == '__main__': init_mnist()

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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