質問編集履歴
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@@ -4,7 +4,13 @@
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4
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Ex) response = np.argmax(np.bincount(temp))# numpy形式
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↓
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response = torch.argmax(torch.bincount(temp)) # tensor形式
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+
###やりたいこと
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+
得られるデータの最頻値を計算し、その最大要素のインデントを求めます。response
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+
インデントをリストに入れますtemp
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+
次に64個要素がリストに入ったら(tmp)
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+
計算グラフで計算します。
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+
この流れです
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###エラー文
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```
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response = torch.argmax(torch.bincount(temp))
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詳細な説明文を書きました
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@@ -80,20 +80,20 @@
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temp = []
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with HUB.run_in_background(listener.on_event):
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while True:
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-
data = listener.get_emg_data()
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+
data = listener.get_emg_data() # 得られたキューをリストにします．
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if time.time() - start >= 10:
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-
response = np.argmax(np.bincount(temp))
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+
response = np.argmax(np.bincount(temp)) # 最頻値の最大値のインデックスを返します．
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print("Predicted gesture: {0}".format(response))
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-
temp = []
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+
temp = []# それらをリストに入れます．
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start = time.time()
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if len(data) > 0:
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-
tmp = []
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+
tmp = [] # 空のリストを入れます．
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for v in listener.get_emg_data():
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-
tmp.append(v[1])
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+
tmp.append(v[1]) # データを1つずつ読み込み，リストに入れます．
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-
tmp = list(np.stack(tmp).flatten())
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+
tmp = list(np.stack(tmp).flatten())
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-
if len(tmp) >= 64:
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+
if len(tmp) >= 64: #>=64 データの数が64個になったら
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-
pred = sess.run(y_pred_cls, feed_dict={x: np.array([tmp])})
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+
pred = sess.run(y_pred_cls, feed_dict={x: np.array([tmp])}) # 計算グラフで計算します．（モデル）
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-
temp.append(pred[0])
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+
temp.append(pred[0]) # 予測ラベルをtempに入れます，
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with open("name1_pred_ANN.csv", "a") as f:
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np.savetxt(f, pred, fmt="%s", delimiter=",")
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@@ -112,10 +112,10 @@
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temp = []
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with HUB.run_in_background(listener.on_event):
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while True:
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-
data = listener.get_emg_data()
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+
data = listener.get_emg_data() # 得られたキューをリストにします
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#print(temp)
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if time.time() - start >= 1:
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-
#response = np.argmax(np.bincount(temp))# **numpy形式**
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+
#response = np.argmax(np.bincount(temp))# **numpy形式** 最頻値の最大のインデックス返す
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temp = torch.stack(temp, dim=1)
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response = torch.argmax(torch.bincount(temp)) **エラー箇所**
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response.tolist()
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