質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.51%

  • Python 3.x

    9851questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • TensorFlow

    920questions

AttributeError: 'Cifar10Reader' object has no attribute 'bytestream' のエラー

解決済

回答 2

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 1,269
退会済みユーザー

退会済みユーザー

AttributeError: 'Cifar10Reader' object has no attribute 'bytestream'  とエラーが出ました。
現在、以下のサイトを見て勉強しています。 
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0204

以下のコードを

# coding: UTF-8
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import time

import tensorflow as tf

import model as model
import numpy as np
from reader import Cifar10Reader

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_integer('epoch', 30, "訓練するEpoch数")
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ")
tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint_dir', './checkpoints/',
                           "チェックポイントを保存するディレクトリ")
tf.app.flags.DEFINE_string('test_data', None, "テストデータのパス")

def _loss(logits, label):
  labels = tf.cast(label, tf.int64)
  cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
      logits=logits, labels=labels,name='cross_entropy_per_example')
  cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy')
  return cross_entropy_mean


def _train(total_loss, global_step):
  opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
  grads = opt.compute_gradients(total_loss)
  train_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)
  return train_op

filenames = [
    os.path.join(
        FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
    ]


def main(argv=None):
    global_step = tf.Variable(0,trainable=False)
    train_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,
                                       shape=[32, 32, 3],
                                       name='input_image')

    label_placeholder = tf.placeholder(tf.int32,shape=[1],name='label')
    # (width, height, depth) -> (batch, width, height, depth)
    image_node = tf.expand_dims(train_placeholder, 0)

    logits = model.inference(image_node)
    total_loss = _loss(logits,label_placeholder)
    train_op = _train(total_loss,global_step)

    top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits,label_placeholder,1)

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.initialize_all_variables())

        total_duration = 0

        for epoch in range(1, FLAGS.epoch + 1):
            start_time = time.time()

            for file_index in range(5):
                print('Epoch %d: %s' % (epoch, filenames[file_index]))
                reader = Cifar10Reader(filenames[file_index])

                for index in range(10000):
                    image = reader.read(index)

                    logits_value = sess.run([logits],
                                            feed_dict={
                                                train_placeholder: image.byte_array
                                            })
                    _,loss_value = sess.run([train_op,total_loss],
                                             feed_dict={
                                                 train_placeholder: image.byte_array,
                                                 label_placeholder: image.label
                                             }
                    )

                    if index % 1000 == 0:
                        print('[%d]: %r' % (image.label, logits_value))

                    assert not np.isnan(loss_value), \
                        'Model diverged with loss = NaN'
                reader.close()

            duration = time.time() - start_time
            total_duration += duration

            prediction = _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder)
            print('epoch %d duration = %d sec' % (epoch, duration))

            tf.train.SummaryWriter(FLAGS.checkpoint_dir, sess.graph)

        print('Total duration = %d sec' % total_duration)

def _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder):
  if not FLAGS.test_data:
      return np.nan

  image_reader = Cifar10Reader(FLAGS.test_data)
  true_count = 0
  for index in range(10000):
      image = image_reader.read(index)

      predictions = sess.run([top_k_op],
                             feed_dict={
                                 input_image: image.image,
                                 label_placeholder:image.label
                             }
      )
      true_count += np.sum(predictions)
  image_reader.close()

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

   python inference.py --file ./cifar-10-batches-bin 2   と実行すると(./cifar-10-batches-bin 2は学習させたいファイルを置いてある場所)   ./data/data_batch_1.bin is not exist   Traceback (most recent call last):   File "inference.py", line 120, in <module>   tf.app.run()   File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run   _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))   File "inference.py", line 71, in main   image = reader.read(index)   File "/Users/XXX/Desktop/cifar/reader.py", line 42, in read   self.bytestream.seek(record_bytes * index,0)   AttributeError: 'Cifar10Reader' object has no attribute 'bytestream'   とエラーが出ました。   AttributeErrorで'Cifar10Reader'が'bytestream'という属性を持っていないことはわかるのですが、どこを直せば良いのでしょうか?

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 2

checkベストアンサー

+1

./data/data_batch_1.bin is not exist

./data/data_batch_1.binファイルが存在しません。

class Cifar10Readerのinitメソッド(コンストラクタ)内でファイルが存在しない時にprint文の表示後にreturnでコンストラクタを抜けてます。
よって(ファイルが存在しない時は)self.bytestreamが定義されません。


以下はコメント欄の追加質問への回答です。

「プログラムは思った通りには動かない。書いたとおりに動くのだ」と良く云われてます。
よって、質問者がそう動くようにプログラムを書いたのです。
具体的には、質問者のコメントの

filenames = [
os.path.join(
FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
]

os.path.join でファイルパスを結合してます。
結合する対象は
1,変数:FLAGS.data_dir
2,data_batch_1.bin ~ data_batch_5.bin です。

変数:FLAGS.data_dirの定義は質問者が質問文に貼ったコードの17行目で

tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ")

よって結合文字列は ./data/ と data_batch_1.bin ~ data_batch_5.bin になります。

提案)IDEのpychramのフリー版をいれてデバックで値を確認してみてはどーでしょうか。

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2017/04/23 09:54

    ありがとうございます。質問のコードに
    filenames = [
    os.path.join(
    FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
    ]
    という部分があるのですが、./data/というディレクトリ指定をしておらず、なぜ./data/のディレクトリ指定がついてしまうのでしょうか?data_batch_1.binはcifar-10-batches-bin-2 というフォルダの中にあるので、指定を変えたいのですが

    キャンセル

  • 2017/04/23 12:41

    お願い)追加質問はコメント欄ではなくて、質問文に追記してくださいな。
    基本的にはサンプルは自分でコードについて理解できるまでは、
    フォルダ構成などを勝手に変えるべきではありません。

    キャンセル

  • 2017/06/19 01:40

    umyuさんのおっしゃるように、
    tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ")
    の'./data/'の部分を'./cifar-10-batches-bin-2/'に変更すれば完了ですよ。(解決済みみたいですが僕みたいな素人さんのため)
    ちなみに、僕の時はデータを解凍したときに.binが無くなっていたので
    filenames = [
    os.path.join(
    FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
    ]
    の部分も'data_batch_%d.bin'→'data_batch_%d'
    にしないといけませんでしたが

    キャンセル

0

Cifar10Readerbytestreamという属性を追加すればよいかと思います。

参考:TensorFlowでデータの読み込み ― 画像を分類するCIFAR-10の基礎 読み込みと構造変更

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2017/04/22 18:33

    ありがとうございます。
    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

    print(self.bytestream)
    とreader.pyに記述しているのですが、これだと違うのでしょうか?

    キャンセル

  • 2017/04/23 00:19

    細かく確認していませんが、Cifar10Readerクラスにbytestream属性は追加されていますでしょうか?

    キャンセル

同じタグがついた質問を見る

  • Python 3.x

    9851questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • TensorFlow

    920questions