質問編集履歴
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エラーメッセージの変更
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File without changes
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@@ -25,7 +25,17 @@
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25
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27
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-
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+
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+
C:\pleiades\python\3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py:83: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
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+
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
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+
Exception in Tkinter callback
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+
Traceback (most recent call last):
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+
File "C:\pleiades\python\3\lib\tkinter\__init__.py", line 1705, in __call__
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+
return self.func(*args)
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+
File "C:\pleiades\workspace\LogicCulc\LogicCulc_Chainer_v2\NetworkCreator\NetworkCreator.py", line 485, in selected_ds
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+
newtrain_data = np.asarray(train_data)
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+
File "C:\pleiades\python\3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 83, in asarray
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+
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
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ValueError: could not broadcast input array from shape (3,150,150) into shape (3)
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40
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```
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31
41
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4
補足情報を追加した
title
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File without changes
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CHANGED
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@@ -135,5 +135,5 @@
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135
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newtrain_dataの形状をnp.zeros((3,150,150))とnp.emptyで三次元の配列にそろえてみましたがうまくいきませんでした
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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-
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-
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+
chainerのデータセットの作り方は以下のサイトを参考にしました
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+
https://qiita.com/tommyfms2/items/c3fa0cb258c17468cb30
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3
タイトル変更
title
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@@ -1,1 +1,1 @@
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-
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1
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+
リストからnumpy配列に変換できない
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CHANGED
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File without changes
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2
コードを全文入れた
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -1,5 +1,5 @@
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1
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### 前提・実現したいこと
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2
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-
現在自作のデータセットを作り、そこからchainerを使って学習しようとしています。
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2
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+
現在自作のカラー画像データセットを作り、そこからchainerを使って学習しようとしています。
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3
3
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画像データセットは以下のように作っています
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4
4
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①ファイル先にある画像を読み込む(150×150のカラー画像)
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5
5
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②カラー画像の出力形式をRGBにする
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@@ -32,6 +32,44 @@
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### 該当のソースコード
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34
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```ここに言語名を入力
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+
import os
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+
import numpy as np
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+
import glob
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+
import cv2
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+
import chainer
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+
import pickle
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+
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+
from chainer import cuda, Function, gradient_check, report, training, utils, Variable
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+
from chainer import datasets, iterators, optimizers, serializers
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+
from chainer.datasets import tuple_dataset, TupleDataset
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+
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+
image_dir0 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\buildings"
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47
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+
image_dir1 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\forest"
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48
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+
image_dir2 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\glacier"
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49
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+
image_dir3 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\mountain"
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50
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+
image_dir4 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\sea"
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51
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+
image_dir5 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_train\seg_train\street"
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52
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+
image_dir6 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\buildings"
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53
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+
image_dir7 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\forest"
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54
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+
image_dir8 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\glacier"
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55
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+
image_dir9 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\mountain"
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56
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+
image_dir10 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\sea"
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57
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+
image_dir11 = r"C:\Users\user\Desktop\archive\seg_test\seg_test\street"
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+
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+
search_pattern = '*.jpg'
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+
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+
datas0 = []
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+
datas1 = []
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+
datas2 = []
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+
datas3 = []
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65
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+
datas4 = []
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66
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+
datas5 = []
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67
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+
datas6 = []
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68
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+
datas7 = []
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69
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+
datas8 = []
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+
datas9 = []
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+
datas10= []
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+
datas11= []
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#(画像データセットの作り方(これを12個作ります。))
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for image_path in glob.glob(os.path.join(image_dir0,search_pattern)):
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# (height,width,channels)
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1
タイトルを変更いたしました
title
CHANGED
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@@ -1,1 +1,1 @@
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-
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1
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+
chainerを用いた自作画像セット作成
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CHANGED
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File without changes
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