[ゼロから学ぶDeep Learning 第４章でのエラーについて]

Question

前提・実現したいこと

私は機械学習について学ぶため、「ゼロから学ぶDeep Learning」という参考書を用いて勉強しております。サンプルプログラムをダウンロードし、実行したところエラーが出てきました。

visual studio codeを使用しており、pythonのバージョンは3.9.7です。
また、開発環境ではanaconda3も使用しております。

発生している問題・エラーメッセージ

例外が発生しました: ModuleNotFoundError
No module named 'common'

該当のソースコード

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
from common.functions import *
from common.gradient import numerical_gradient
import numpy as np


class TwoLayerNet:

    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std=0.01):
        # 重みの初期化
        self.params = {}
        self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)
        self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.params['b2'] = np.zeros(output_size)

    def predict(self, x):
        W1, W2 = self.params['W1'], self.params['W2']
        b1, b2 = self.params['b1'], self.params['b2']
    
        a1 = np.dot(x, W1) + b1
        z1 = sigmoid(a1)
        a2 = np.dot(z1, W2) + b2
        y = softmax(a2)
        
        return y
        
    # x:入力データ, t:教師データ
    def loss(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        
        return cross_entropy_error(y, t)
    
    def accuracy(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        y = np.argmax(y, axis=1)
        t = np.argmax(t, axis=1)
        
        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
        return accuracy
        
    # x:入力データ, t:教師データ
    def numerical_gradient(self, x, t):
        loss_W = lambda W: self.loss(x, t)
        
        grads = {}
        grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])
        grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])
        grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])
        grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])
        
        return grads
        
    def gradient(self, x, t):
        W1, W2 = self.params['W1'], self.params['W2']
        b1, b2 = self.params['b1'], self.params['b2']
        grads = {}
        
        batch_num = x.shape[0]
        
        # forward
        a1 = np.dot(x, W1) + b1
        z1 = sigmoid(a1)
        a2 = np.dot(z1, W2) + b2
        y = softmax(a2)
        
        # backward
        dy = (y - t) / batch_num
        grads['W2'] = np.dot(z1.T, dy)
        grads['b2'] = np.sum(dy, axis=0)
        
        dz1 = np.dot(dy, W2.T)
        da1 = sigmoid_grad(a1) * dz1
        grads['W1'] = np.dot(x.T, da1)
        grads['b1'] = np.sum(da1, axis=0)

        return grads

試したこと

vscodeのsettings.jsonに

"python.autoComplete.extraPaths":[#commonの一つ上のディレクトリまでの絶対パス#]

を書き足しましたが、うまくいきませんでした。

以下のサイトを参照しました。
https://dev.classmethod.jp/articles/vscode_python_import_error/

Answer 1

筆者のcommonフォルダの中身を、親フォルダと同じところに置いたら解決できそうです。

[Parent directry] - xxxxx.py
[Parent directry] - [common directory] -xxxxx.py
[Parent directry] - [common directory] -xxxxx.py
[Parent directry] - [common directory] -xxxxx.py
[Parent directry] - [common directory] -xxxxx.py

※同じ本を持っていますが、この本のコードは一度も実際に走らせていないのでカンです。

Comments

[papikonoqui]

common ディレクトリをカレントディレクトリに移動したところ、エラーはなくなり実行できました！
ありがとうございました。