前提
現在FPGAのディープラーニング実装に伴い、デフォルトのデータセットがバイナリファイルのためデータがどのように配列されているのか確認したいため、復元する方法を知りたいと思っています。
実現したいこと
ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。
- ▲▲機能を動作するようにする
発生している問題・エラーメッセージ
エラーメッセージ
該当のソースコード
python
1class Cucumber9(DenseDesignMatrix): 2 def __init__(self, which_set): 3 4 self.path = '/home/murakami/CUCUMBER-9/prototype_1' 5 self.img_shape = (3, 32, 32) 6 self.img_size = np.prod(self.img_shape) #3072 7 8 if which_set in {'train'}: 9 X, y = self.load_data() 10 elif which_set in {'test', 'valid'}: 11 X, y = self.load_data_test() 12 13 X = X.astype('float32') 14 15 super(CUCUMBER9, self).__init__(X=X, y=y) 16 17 def unpickle(self, file_name): 18 with open(file_name, 'rb') as f: 19 if sys.version_info.major == 2: 20 return pickle.load(f) 21 elif sys.version_info.major == 3: 22 return pickle.load(f, encoding='latin-1') 23 24 def load_data(self): 25 26 nb_train_samples = 2475 27 28 X = np.zeros((nb_train_samples, self.img_size), dtype='uint8') 29 y = np.zeros((nb_train_samples,1), dtype='uint8') 30 for i in range(1, 6): 31 fpath = os.path.join(self.path, 'data_batch_' + str(i)) 32 batch_dict = self.unpickle(fpath) 33 34 print('batch_dict = '+batch_dict) 35 36 data = batch_dict['data'] 37 labels = batch_dict['labels'] 38 39 X[(i-1)*495:i*495, :] = data.reshape(495, self.img_size) 40 y[(i-1)*495:i*495, 0] = labels 41 42 return X, y 43 44
試したこと
34行目のようにprint文を追加して確認してみましたが、省略された形で辞書型の配列が出力されます。
できれば、省略されない形で出力できる方法を教えていただきたいです。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
python2.7
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