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欠損画像を作りたいのですがエラーが生じてしまいます…

該当コード

from keras import layers
from keras import models
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

test_images_noisy = test_images[:, 13:15, 13:15, 0]=0
test_images_noisy =test_images_noisy.astype('float32') / 255

エラー

File "C:\Users\user\.spyder-py3\untitled6.py", line 27, in <module>
test_images_noisy =test_images_noisy.astype('float32') / 255

AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

最後の行でエラーが出ているのですが解決方法がわかりません。
どなたかわかるかたいらっしゃったらお願いします。

追記

(題名変えました)
前半に続くコードです。

def create_model():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
model.add(layers.Conv2D(8, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))

model.add(layers.Conv2D(8, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.UpSampling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(layers.UpSampling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.UpSampling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(1, (3, 3), padding='same', activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd')

return model

model = create_model() 

def show_result(j):
results = model.predict(test_images_noisy_2[j:j+10])

fig = plt.figure(figsize=(16, 2.7))
for i in range(10):

subplot = fig.add_subplot(3, 10, i+1)
subplot.set_xticks([])
subplot.set_yticks([])
subplot.imshow(test_images_noisy_2[j+i, :, :, 0],
vmin=0, vmax=1, cmap=plt.cm.gray_r)

subplot = fig.add_subplot(3, 10, i+11)
subplot.set_xticks([])
subplot.set_yticks([])
subplot.imshow(results[i, :, :, 0],
vmin=0, vmax=1, cmap=plt.cm.gray_r)

subplot = fig.add_subplot(3, 10, i+21)
subplot.set_xticks([])
subplot.set_yticks([])
subplot.imshow(np.abs(test_images_noisy_2[j+i, :, :, 0]-results[i, :, :, 0]),
vmin=0, vmax=1, cmap=plt.cm.gray_r)

train_num = 10

learn = model.fit(train_images[:30000], train_images[:30000], batch_size=16, epochs=1)

model.save('cnn_auto_model_noisy.h5')

実行結果

ここでshow_result(0)で実行すると

runfile('C:/Users/user/.spyder-py3/untitled6.py', wdir='C:/Users/user/.spyder-py3')
Epoch 1/1
30000/30000 [==============================] - 71s 2ms/step - loss: 0.2707

show_result(0)
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-100-84299c05f901>", line 1, in <module>
show_result(0)

File "C:\Users\user\.spyder-py3\untitled6.py", line 60, in show_result

IndexError: invalid index to scalar variable.

がでてしまいます。

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  • jbpb0

    2020/12/20 18:46 編集

    二つ目は間違ってます
    下記は左上の3x3画素を白くする例です
    一つ目の直後に下記3行を追加して実行してみて、その結果表示を見て確認してください

    print(test_images_noisy[0:3, 0:5, 0:5, 0]) # 元々は左上は黒(0.0)であることを確認
    test_images_noisy[:, 0:3, 0:3, 0] = 1.0 # 左上3x3画素に白(1.0)を代入
    print(test_images_noisy[0:3, 0:5, 0:5, 0]) # 白が代入されたことを確認

    なお、上のコメントの追記にも書きましたが、白は255ではなく1.0です (失礼しました)


    三つめは不要です
    やはり上のコメントの追記に書いたように、test_imagesをコピーしてtest_images_noisyを作った時点で、既に値の範囲が0.0~1.0だからです

    キャンセル

  • jbpb0

    2020/12/20 18:58

    あと、質問にpythonのコードを貼る場合は、pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に
    ```python
    だけの行を追加してください
    また、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に
    ```
    だけの行を追加してください
    そうすれば、コードのインデントが残った状態で表示されるので、コードが読みやすくなります

    現状は、インデントが全部消えているため、とても読み辛いです

    キャンセル

  • nazuna00

    2020/12/20 19:02

    できました!

    丁寧に教えてくださってありがとうございました
    また、根気強く教えてくださってありがとうございました

    キャンセル

回答 2

0

intオブジェクトにはastype属性がありません。すなわち、astypeなんて関数定義されてないから当然使えませんってことです。astype関数を定義するか、それに代わる関数を使ってください。

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print(test_images_noisy)


をエラーが出た後に実行したらわかるように、0という値が一個だけですけど、作りたいものはそれで合ってますか?
配列を作りたいのではないのですか?

test_images_noisy = test_images[:, 13:15, 13:15, 0]=0


が間違ってます
その行でやろうとしている処理を、二つに分けて考えてみてください
二つをいっぺんにやろうとしないで、一つずつやる(行も分ける)

一つ目は、test_images_noisyにtest_imagesをコピーする
コピーですから、データは全部同じになるので、配列ができます

二つ目は、test_images_noisyの一部に白を代入する
下記は左上の3x3画素を白くする例です

print(test_images_noisy[0:3, 0:5, 0:5, 0]) # 元々は左上は黒(0.0)であることを確認
test_images_noisy[:, 0:3, 0:3, 0] = 1.0 # 左上3x3画素に白(1.0)を代入
print(test_images_noisy[0:3, 0:5, 0:5, 0]) # 白が代入されたことを確認


0を代入したら黒になります
白は1.0です
test_imagesをコピーしてtest_images_noisyを作った時点で、既に値の範囲が0.0~1.0だからです

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