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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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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。

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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。

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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。

Q&A

解決済

'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'のエラー

maguro2020
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総合スコア34

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3回答

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9963閲覧

投稿2020/10/18 14:49

編集2020/10/18 15:00

#前提・実現したいこと
Variational Autoencoderを使った画像の異常検知 後編 (塩尻MLもくもく会#7)
上記のURLのサイト様のコードを参考にVAEとオリジナルデータセットを用いて異常検知を行いたいと考えております。

#発生している問題・エラーメッセージ

Python

1------------------------------------------------------------------------- 2AttributeError Traceback (most recent call last) 3<ipython-input-37-02dbf7abd247> in <module> 4 2 if y_train[i] == 1:#スニーカーは7 5 3 temp = x_train[i,:,:,:] 6----> 4 x_train_b.numpy.append(temp.reshape((x_train_shape[1],x_train_shape[2],x_train_shape[3]))) 7 5 8 6 x_train_b = np.array(x_train_b) 9 10AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'

コードの途中で上記のようなエラーが発生してしまい、どのようにコードを改良すればいいのかわからない状態です。

#コード

Python

1from __future__ import absolute_import 2from __future__ import division 3from __future__ import print_function 4 5from keras.layers import Lambda, Input, Dense, Reshape 6from keras.models import Model 7from keras.losses import mse 8from keras.utils import plot_model 9from keras import backend as K 10from keras.layers import BatchNormalization, Activation, Flatten 11from keras.layers.convolutional import Conv2DTranspose, Conv2D 12 13import numpy as np 14import matplotlib.pyplot as plt 15import matplotlib.colors as colors 16import os 17from sklearn import metrics 18os.chdir('/Users/user_name/desktop/VAE') 19os.getcwd() 20 21def result_score(model, x, name, height=80, width=80, move=2): 22 score = [] 23 24 for k in range(len(x)): 25 max_score = -1000000000 26 if k%100 == 0: 27 print(k) 28 29 for i in range(int((x.shape[1]-height)/move)+1): 30 for j in range(int((x.shape[2]-width)/move)+1): 31 x_sub = x[k, i*move:i*move+height, j*move:j*move+width, 0] 32 x_sub = x_sub.reshape(1, height, width, 1) 33 34 #従来手法 35 if name == "old_": 36 #スコア 37 temp_score = model.evaluate(x_sub, batch_size=1, verbose=0) 38 if temp_score > max_score: 39 max_score = temp_score 40 41 #提案手法 42 else: 43 #スコア 44 mu, sigma = model.predict(x_sub, batch_size=1, verbose=0) 45 loss = 0 46 for o in range(height): 47 for l in range(width): 48 loss += 0.5 * (x_sub[0,o,l,0] - mu[0,o,l,0])**2 / sigma[0,o,l,0] 49 if loss > max_score: 50 max_score = loss 51 52 score.append(max_score) 53 54 return(score) 55 56def cut_img(x, number, height=224, width=224): 57 print("cutting images ...") 58 x_out = [] 59 x_shape = x.shape 60 61 for i in range(number): 62 shape_0 = np.random.randint(0,x_shape[0]) 63 shape_1 = np.random.randint(0,x_shape[1]-height) 64 shape_2 = np.random.randint(0,x_shape[2]-width) 65 temp = x[shape_0, shape_1:shape_1+height, shape_2:shape_2+width, 0] 66 x_out.append(temp.reshape((height, width, x_shape[3]))) 67 68 print("Complete.") 69 x_out = np.array(x_out) 70 71 return x_out 72 73# reparameterization trick 74# instead of sampling from Q(z|X), sample eps = N(0,I) 75# z = z_mean + sqrt(var)*eps 76def sampling(args): 77 z_mean, z_log_var = args 78 batch = K.shape(z_mean)[0] 79 dim = K.int_shape(z_mean)[1] 80 # by default, random_normal has mean=0 and std=1.0 81 epsilon = K.random_normal(shape=(batch, dim)) 82 return z_mean + K.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon 83 84# dataset 85from bcn_dataset import BCN_Dataset2 86(x_train, y_train), (x_test, y_test) = BCN_Dataset2.create_bcn() 87 88x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 224, 224, 3) 89x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 224, 224, 3) 90 91x_train = x_train.astype('float32') / 255 92x_test = x_test.astype('float32') / 255 93 94x_train_b = [] 95x_test_b = [] 96x_test_n = [] 97 98x_train_shape = x_train.shape 99 100for i in range(len(x_train)): 101 if y_train[i] == 1:#スニーカーは7 102 temp = x_train[i,:,:,:] 103 x_train_b.numpy.append(temp.reshape((x_train_shape[1],x_train_shape[2],x_train_shape[3]))) 104 105x_train_b = np.array(x_train_b) 106x_train_b = cut_img(x_train_b, 50) 107print("train data:",len(x_train_b))

#試していること
'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'のエラー
前回、似たような質問をさせていただいており、ご回答者様より「ndarrayappend()メソッドは在りません。numpy.append()のメソッドなら在ります。」とのご指摘をいただけたため、コードを自分なりに試行錯誤(appendの前にnumpyを付けてみるなど)してみたのですが、うまくいかず同じようなエラーが発生してしまっているため、頭を悩ませております。
コードをすべて変更しなければならないのか、それとも自分の作成したデータセットの作り方が間違っているのか、大変恐縮ではありますがどんな小さなことでも構いませんので何かご助言いただけたらと思います。

#補足
使っているPCはmacOS Catalina バージョン10.15.5
Pythonのバージョンは3.6.5です
Jupiter notebookを使用しています

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takutakuya

2020/10/18 14:56

質問にあるエラーが発生した時のコードと、質問にあるコードって何か変わってますか? エラーには「x_train_b.numpy.append」とありますが、コードの中には無かったので。
maguro2020

2020/10/18 15:02

ご回答いただきありがとうございます。takutakuya様。 大変失礼いたしました。コードをエラーが発生した際の時に修正いたしましたので、ご確認していただけたらと思います。

回答3

2

ベストアンサー

numpy.appendは関数なので、使い方は以下のようになります。

numpy.append(元の配列,対象の配列)

関数なので戻り値があります。なので、戻り値を何らかの変数で定義して、後続処理をしてください

投稿2020/10/18 22:43

R.Shigemori

総合スコア3374

maguro2020, takutakuya👍を押しています

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1

import numpy as npとしているので、コードの中でnumpyを呼び出したい時はnpと書きましょう。

投稿2020/10/18 15:04

takutakuya

総合スコア974

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1

'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'

'numpy.ndarray' には 'numpy'というアトリビュートはありません。
とおっしゃってます
x_train_bにはなにがはいってるんでしょうか。

投稿2020/10/18 15:02

y_waiwai

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