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import

自身のプラットフォーム・プログラム・データセットに対して、外部ソースを取り込むプロセスをimportと呼びます。

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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mnistを読み込む際のエラーについて

eganymous

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import

自身のプラットフォーム・プログラム・データセットに対して、外部ソースを取り込むプロセスをimportと呼びます。

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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投稿2021/03/30 16:24

前提・実現したいこと

ゼロから作るディープラーニングにおいてmnistを読み込むところで
下記のようなエラーが発生しています。
どうすればエラーが無くなるのでしょうか

発生している問題・エラーメッセージ

Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 6, in <module>
File "..\dataset\mnist.py", line 106, in load_mnist
init_mnist()
File "..\dataset\mnist.py", line 76, in init_mnist
dataset = _convert_numpy()
File "..\dataset\mnist.py", line 67, in _convert_numpy
dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img'])
File "..\dataset\mnist.py", line 59, in _load_img
data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)
File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\gzip.py", line 300, in read
return self._buffer.read(size)
File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\gzip.py", line 506, in read
raise EOFError("Compressed file ended before the "
EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached

該当のソースコード

import sys, os
os.chdir('C:/Users/user/Documents/deep-learning-from-scratch-master/ch03')
sys.path.append(os.pardir)
from dataset.mnist import load_mnist

(x_train,t_train),(x_test,t_test)=load_mnist(flatten=True,normalize=False)

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投稿2021/03/30 22:01

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eganymous

2021/03/31 09:48

ありがとうございます。無事実行できました。
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