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label_bytesとbytestream.seekの用法

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投稿2017/04/12 01:29

label_bytesとbytestream.seekの用法がわかりません。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201
を参考にして今Tensorflowの勉強をしています。
しかし、以下のコードを書いたとき

# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os import numpy as np class Cifar10Record(object): width = 32 height = 32 depth = 3 def set_label(self,label_byte): self.label = np.frombuffer(label_byte,dtype=np.uint8) def set_image(self,image_bytes): byte_buffer = np.frombuffer(image_bytes,dtype=np.int8) reshaped_array = np.reshape(byte_buffer,[self.depth,self.height,self.width]) self.byte_array = np.transpose(reshaped_array,[1,2,0]) self.byte_array = self.byte_array.astype(np.float32) class Cifar10Reader(object): def __init__(self,filename): if not os.path.exists(filename): print(filename + ' is not exist') return self.bytestream = open(filename,mode="rb") def close(self): if not self.bytestream: self.bytestream.close() def read(self,index): result = Cifar10Record() label_bytes = 1 image_bytes = result.height * result.width * result.depth record_bytes = label_bytes + image_bytes self.bytestream.seek(record_bytes * index,0) result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes)) result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes)) return result

以下の部分でlabel_bytesを使っていてこの用法がわかりません。

def read(self,index): result = Cifar10Record() label_bytes = 1 image_bytes = result.height * result.width * result.depth record_bytes = label_bytes + image_bytes self.bytestream.seek(record_bytes * index,0) result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes)) result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes)) return result

なぜ画像を認識するシステムで、それぞれの画像のバイト数は違うのに、 label_bytesで1を固定で設定しているのでしょうか?
さらに、 record_bytesでlabel_bytes とimage_bytes の足し算を行っていて
それをbytestream.seekメソッドで渡している理由もわかりません。
bytestream.seekメソッドを検索したのですが、この書き特有のものなのか、リファレンスが出てこなくて...。
この書き方はこのコード特有なものかと思いきや
http://qiita.com/qooa/items/561ac4cbd20a276ebd42
で別の画像認識を行っている方も同じ書き方をしています。
この部分は画像認識にマストなものなのでしょうか?

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ラベルデータ値のサイズは1byte、その後に続く画像データは幅×高さbyte
この2つを足したものが1レコードのサイズになります。
indexで指定された位置まで移動するということは1レコードサイズ×indexだけファイル先頭からseekすることになります。

よくわからない場合は、TensorFlowでデータの読み込み ― 画像を分類するCIFAR-10の基礎CIFAR-10のデータ構造にある図を見ながら考えてみてください。

投稿2017/04/12 02:04

編集2017/04/12 02:06
can110

総合スコア38262

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/04/12 02:20

ありがとうございます!レコードという単位はある1つの画像を構成するLGBの要素の1つということでしょうか?(ラベルを除いて)また、その合計を10000に固定するのは何か意味があるのでしょうか?
can110

2017/04/12 02:29 編集

提示しているサイトを読めば理由は明らかですが、サイトに書かれた内容を理解されていますか? 過去の質問でも未解決が多数残っているようですし、もう少し勉強のペースを落として 理解できたか確認しながら学習を進めることを強くお勧めます。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/04/12 02:35

1つのファイル(データセット)には、10,000個のレコードが含まれています と書かれていますね...!すみません。どんなに大きなファイルでも小さなファイルでも、10,000個のレコードを持つことには変わりはないのですね!
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