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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。

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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Python ndarrayデータ格納の仕方

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投稿2022/08/17 15:04

前提

Pytorchで機械学習のためのデータローダを作成しています。
Python初心者です。よろしくお願いします。

実現したいこと

複数の.npyファイルのテンソルデータを読み込んでndarrayに格納したい。

読み込みたいファイル

以下のようなファイル形式で、それぞれに1次元([x_1,x_2,...x_128])のテンソルデータがひとつずつ格納されています。ファイル数は5584個です。

./z_out/audio/ ├── Ses05M_script03_2_F001.npy
├── Ses05M_script03_2_F002.npy
├── Ses05M_script03_2_M003.npy
├── Ses05M_script03_2_M004.npy
├── Ses05M_script03_2_M005.npy
…(インデントが崩れていてすみません)

データ形式

ndarrayで、以下のように格納したいです。

data[5584][128] =
{{x1_1,x1_2,...,x1_128},
{x2_1,x2_2,...,x2_128},
...
{x5584_1,x5584_2,...,x5584_128}}

発生している問題

data.shapeの出力が三行目になりますが、(1429506,)となっており、一次元にすべて格納されてしまっています。自分としては、(5584,256)と格納したいです。よろしくお願いします。

device : cuda:0 list size : 5584 (1429506,) [ 2.56000000e+02 5.58400000e+03 -5.98937094e-01 ... -2.51299590e-01 2.45280683e-01 3.78072947e-01]

該当のソースコード

python

# PyTorch import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 画像表示用 import matplotlib.pyplot as plt # import glob import numpy as np batch_size = 128 one_z_size = 256 dev = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("device :", dev) #データのファイル名取得 path = '../../../data/z_out/acoustic_text_feature/' file_path_lists = glob.glob("{}/**".format(path), recursive=True) file_path_lists.pop(0) print("list size :",len(file_path_lists)) #空の配列dataを用意し、データを格納 data = np.array((one_z_size,len(file_path_lists))) data_name = np.empty(0) for i in range(len(file_path_lists)): data_name = np.append(data_name, file_path_lists[i]) data = np.append(data, np.load(file_path_lists[i])) print(data.shape) print(data)

試したこと

dataに格納するループのところをdata[i]などにしてみましたが、テンソルの型のエラーが出て動きませんでした。

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meg_

2022/08/17 15:55

データが全て読み込めているならreshapeしてはどうでしょうか?
tmc5

2022/08/18 09:16

コメントありがとうございます! たしかに、reshapeする手段も考えられましたね。ありがとうございます!

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