前提・実現したいこと
お世話になります。機械学習の初心者です。
実験でセンサから取得した複数の波形のデータがあり、それをニューラルネットワークでタイプA, B, Cと分類できるように学習し、新たなデータに対して予測したい考えています。
一つのcsvファイルには一つの波形のデータが入っています。
ファイルの中身は、1列目が時間、2列目がセンサの値で、全て数値のみです。
今、Aのデータのcsvファイルは「A」というフォルダに、同様にBのデータはフォルダ「B」に、Cのデータはフォルダ「C」にそれぞれ格納しています。
いずれのフォルダにもcsvファイルは100個程度あります(データが少ない分は、水増しするなり工夫が必要だと思っています)。
これらcsvファイルの読み込みとラベル付けについて良い方法がありましたら、下記のコードにこだわらず、ご教示のほどよろしくお願いいたします。
発生している問題・エラーメッセージ
画像分類で使用したプログラムを参考に、np.loadtxt()でcsvファイルを読み込むように変更したいと考え、以下のように記載しましたが、「'function' object has no attribute 'glob'」とエラーが発生しています。
該当のソースコード
from glob import glob max_data = 500 data = [] label = [] def main(): glob_files("./’ファイルパス’/A", 0) glob_files("./’ファイルパス’/B", 1) glob_files("./’ファイルパス’/C", 2) np.savez(outfile, x=data, y=label) def glob_files(path, label): files = glob.glob(path + "/*.jpg") random.shuffle(files) num = 0 for f in files: if num >= max_data: break num += 1 data = np.loadtxt(files, delimiter=",") data = np.array(data) label = np.array(label) if __name__ == '__main__': main()
試したこと
以下の質問と回答を拝見したのですが、CSVデータファイルの読み込みのところが上手くできませんでした。
https://teratail.com/questions/146644
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
python, tensorflow
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー