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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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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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。

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1回答

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116閲覧

投稿2022/06/24 07:09

1前提・実現したいこと
『ゼロから作るDeep Learning』でのMNISTデータセットのダウンロードをしたいです。
エラーが出てしまい、うまくダウンロードできないので解決策を教えていただきたいです。

2発生している問題・エラーメッセージ
問題…参考書以外に、qiitaの記事などでもmnistのダウンロードを試みましたが、"load_mnist"の部分でエラーになることが多いです。どこを直せばいいのでしょうか?(友人は同様にコードを実行し、特に問題がなかったため、ファイルの保存方法などに問題がある可能性もあると考えています。)

エラーメッセージ…
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-a1439d36bcb1> in <module>
14
15 #それぞれのデータの形状を出力
---> 16 print(x_train.shape)
17 print(y_train.shape)
18 print(x_test.shape)

NameError: name 'x_train' is not defined

3該当のソースコード

python

# coding: utf-8 import sys, os #sys.path.append(os.pardir)# 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定 sys.path.append('C:/Users/souta/Downloads/deep-learning-from-scratch-master/deep-learning-from-scratch-master') import numpy as np import pickle from dataset.mnist import load_mnist from common.functions import sigmoid, softmax def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test #それぞれのデータの形状を出力 print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape)

4自分で調べたことや試したこと
他のサイトや、http://yann.lecun.com/exdb/mnist/などからもダウンロードを試みましたが、ダウンロードしたのちに画像の表示などで問題が発生してしまうことが多いです。

5使っているツールのバージョンなど補足情報
Jupyter Notebookを使っています。
一応Google Colaboratoryも使いましたが、同様のエラーが出ました。
最新版だと思います。

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can110

2022/06/24 07:13

コードではそもそもx_trainなどの変数が定義されていないので提示エラーが発生しています。 またget_data関数も呼び出していないのでデータダウンロードもしていません。 そのコードは正しい(意図したもの)でしょうか?
jbpb0

2022/06/24 07:18 編集

質問に記載のコードでは「get_data」は定義してるだけで実行してませんけど 【追記】 被った
meg_

2022/06/24 11:33

質問のコードは書籍内のコードそのままですか?

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