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Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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syosinnsya88

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投稿2021/07/25 09:25

import

1import numpy as np 2from PIL import Image 3from sklearn.model_selection import train_test_split 4 5class DigitImage: 6 def __init__(self): 7 self.dataset = {} 8 9 def load_data(self, save_file, normalize=True, flatten=False, one_hot_label=True): 10 # save_fileがなければデータセットを作成, あればデータを読み込む 11 if not os.path.exists(save_file): 12 self.create_dataset(save_file) 13 else: 14 with open(save_file, 'rb') as f: 15 self.dataset = pickle.load(f) 16 17 if normalize: 18 # float32に変換して0~1の間になるよう正規化 19 self.dataset['img'] = self.dataset['img'].astype(np.float32) / 255 20 21 if not flatten: 22 self.dataset['img'] = self.dataset['img'].reshape(-1, 1, 28, 28) 23 24 if one_hot_label: 25 self.dataset['label'] = self.change_one_hot_label() 26 27 return self.dataset['img'], self.dataset['label'] 28 29 def change_one_hot_label(self): 30 T = np.zeros((self.dataset['label'].size, 10)) 31 for idx, row in enumerate(T): 32 row[self.dataset['label'][idx]] = 1 33 return T 34 35 def create_dataset(self, save_file): 36 image, label = [], [] 37 for i in range(10): 38 dir_path = os.path.join('dataset', str(i)) 39 filelist = [os.path.join(dir_path, file) for file in os.listdir(dir_path)] 40 41 # ファイル毎に画像を1次元のnumpy配列として追加していく 42 images = [] 43 for file in filelist: 44 _img = Image.open(file).convert('L') 45 _img = _img.resize((28, 28)) 46 _img = np.asarray(_img, dtype=np.uint8).reshape(-1) 47 images.append(_img) 48 image.extend(images) 49 50 label.extend([i] * len(filelist)) 51 52 self.dataset = {'img': np.array(image), 'label': np.array(label)} 53 with open(save_file, 'wb') as f: 54 pickle.dump(self.dataset, f) 55 56 57if __name__ == '__main__': 58 59 digit = DigitImage() 60 X, y = digit.load_data('digit_dataset.pkl', normalize=True, 61 flatten=False, one_hot_label=True) 62 print(X.shape) 63 print(y.shape) 64 65 # ここでロードしたデータを学習用とテスト用に分割. シャッフルもされる 66 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( 67 X.reshape((len(X), 28, 28, 1)), 68 y, train_size=0.6) 69 print(y_train[:10]) 70 71digit = DigitImage() 72X, y = digit.load_data('digit_dataset.pkl', normalize=True, 73 flatten=False, one_hot_label=True) 74print(X.shape) # (10000, 1, 28, 28) 75print(y.shape) # (10000, 10) 76コード

自作データセットをコード一行で読み込めるようにしたいです。ですがこのプログラムを実行するとファイルが作成されるのですが中身が文字化けしてしまいます。文字化けしないようにしたいので解決方法を教えていただきたいです。
https://www.yakupro.info/entry/digit-dataset
このサイトを参考にしています。

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y_waiwai

2021/07/25 09:40

どういうデータセットを読んで、どういうふうに出力されるのでしょうか。 また、正常に出力されたらどうなる(と思われる)のか、追記しましょう
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