(Ubuntu) ValueError: buffer is not large enough

閲覧頂きありがとうございます。

Dockerのコンテナ内でvscodeを使ってmnistのコードを実行したところ、54行目のplt.imsave('tmp.png', decoded_img[1])でValueErrorが出てしまいました。解決法がわかる方は教えていただけると幸いです。

実行環境はUbuntu18.04, Python3.6.9です。

Package              Version
-------------------- ---------------
absl-py              0.13.0
asn1crypto           0.24.0
astor                0.8.1
autopep8             1.5.7
cached-property      1.5.2
cachetools           4.2.2
certifi              2021.5.30
chardet              4.0.0
cryptography         2.1.4
cycler               0.10.0
dataclasses          0.8
gast                 0.2.2
google-auth          1.31.0
google-auth-oauthlib 0.4.4
google-pasta         0.2.0
grpcio               1.38.0
h5py                 3.1.0
idna                 2.6
importlib-metadata   4.5.0
joblib               1.0.1
Keras-Applications   1.0.8
Keras-Preprocessing  1.1.2
keyring              10.6.0
keyrings.alt         3.0
kiwisolver           1.3.1
Markdown             3.3.4
matplotlib           3.3.4
numpy                1.19.5
oauthlib             3.1.1
opt-einsum           3.3.0
Pillow               8.2.0
pip                  21.1.2
protobuf             3.17.3
pyasn1               0.4.8
pyasn1-modules       0.2.8
pycodestyle          2.7.0
pycrypto             2.6.1
pygobject            3.26.1
pyparsing            2.4.7
python-apt           1.6.5+ubuntu0.6
python-dateutil      2.8.1
pyxdg                0.25
requests             2.25.1
requests-oauthlib    1.3.0
rsa                  4.7.2
scikit-learn         0.24.2
scipy                1.4.1
SecretStorage        2.3.1
setuptools           57.0.0
six                  1.16.0
tensorboard          2.1.1
tensorflow           2.1.0
tensorflow-estimator 2.1.0
termcolor            1.1.0
threadpoolctl        2.1.0
toml                 0.10.2
typing-extensions    3.10.0.0
unattended-upgrades  0.1
urllib3              1.26.5
Werkzeug             2.0.1
wheel                0.30.0
wrapt                1.12.1
zipp                 3.4.1

python
1# pylint: disable=import-error
2import tensorflow as tf
3from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
4from tensorflow.keras.models import Model
5from tensorflow.keras.datasets import mnist
6import numpy as np
7from sklearn.model_selection import train_test_split
8import matplotlib.pyplot as plt
9# pylint: enable=import-error
10
11# encoderの次元
12encoding_dim = 32
13
14# 入力用の変数
15input_img = Input(shape=(784, ))
16# 入力された画像がencodeされたものを格納する変数
17encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
18# ecnodeされたデータを再構成した画像を格納する変数
19decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
20# 入力画像を再構成するModelとして定義
21autoencoder = Model(input_img, decoded)
22
23# 入力する画像をencodeする部分
24encoder = Model(input_img, encoded)
25encoded_input = Input(shape=(encoding_dim, ))
26decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
27# encodeされた画像データを再構成する部分
28decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
29
30# Adamで最適化, loss関数はbinary_crossentropy
31autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
32
33# MNISTデータを前処理する
34(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
35x_train, x_valid = train_test_split(x_train, test_size=0.175)
36x_train = x_train.astype('float32')/255.
37x_valid = x_valid.astype('float32')/255.
38x_test = x_test.astype('float32')/255.
39x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
40x_valid = x_valid.reshape((len(x_valid), np.prod(x_valid.shape[1:])))
41x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))
42
43# autoencoderの実行
44autoencoder.fit(x_train, x_train,
45                epochs=50,
46                batch_size=256,
47                shuffle=True,
48                validation_data=(x_valid, x_valid))
49
50# 画像化して確認
51encoded_img = encoder.predict(x_test)
52decoded_img = decoder.predict(encoded_img)
53
54plt.imsave('tmp.png', decoded_img[1])　###エラー箇所
55
56n = 10
57plt.figure(figsize=(20, 4))
58for i in range(n):
59    ax = plt.subplot(2, n, i+1)
60    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
61    plt.gray()
62    ax.get_xaxis().set_visible(False)
63    ax.get_yaxis().set_visible(False)
64
65    ax = plt.subplot(2, n, i+1+n)
66    plt.imshow(decoded_img[i].reshape(28, 28))
67    plt.gray()
68    ax.get_xaxis().set_visible(False)
69    ax.get_yaxis().set_visible(False)
70plt.show()

エラー文

raceback (most recent call last):
  File "/workdir/mnist.py", line 54, in <module>
    plt.imsave('tmp.png', decoded_img[1])
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2251, in imsave
    return matplotlib.image.imsave(fname, arr, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/matplotlib/image.py", line 1582, in imsave
    "RGBA", pil_shape, rgba, "raw", "RGBA", 0, 1)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/Image.py", line 2729, in frombuffer
    im = im._new(core.map_buffer(data, size, decoder_name, 0, args))
ValueError: buffer is not large enough