手書き数字認識;mnistデータのダウンロードでのつまづき

こんにちは。

今日は、p72の「手書き数字認識」に使用する、mnistと呼ばれるデータをダウンロードしようとしたときのつまづきについて書きます。この辺からいよいよディープラーニングっぽくなってきたと感じるところです。環境設定のような部分もあります。

はじめに

p73の例コードを書き、実行しても画像データなどダウンロードされる気配もなく、エラーが返されると思います。ここで私は「は?」となり、またも2時間を浪費してしまいました。

ソースコードのダウンロード

別記事でも紹介したとおり、本書のソースコードをダウンロードしなければなりません。前書きviiです。https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

まぁソースコード使えって主旨のことは本文に書いてありますけど、わからなかったんですよねー。。。

カレントディレクトリ

本文に、

このmnist.pyの利用に関しては、カレントディレクトリがch01, ch02, ch03, …ch08ディレクトリのいずれかである必要があります。

という記述があります。なにいってるかわかんないっす。

カレントディレクトリの移動方法

「カレントディレクトリ 移動 python」って調べたらもっとわかりやすいサイトは数多あります。しかしそのサイトは高度すぎてわからなかったりします。

ダウンロードしたソースコードのフォルダを頑張って見つけてください。”deep-learning-from-scratch-master”って名前になってると思います。そいつの中のch01に移動できれば、本書の例コードが実行されるわけですね。

ch01に入って、検索窓の左にあるボックスを右クリックすると、「アドレスをテキストとしてコピー」って出るので、それを選択。

で、本書の例コードを入力する前に以下のコードを実行してください。

import os

os.chdir(r”(今コピーしたアドレス)”)

で、ch01に移動できるかと思います。”の前のrをお忘れなく。

これで、本書のコードを実行することができ、画像データが取り込まれますね。

設定

このos.chdir()ってやつ、毎回やらなあかんの?って思った私ですが、方法があるようです。

本書の指示通り、Anacondaをインストールしている人は、anaconda promptのショートカットを作ってください。そして、ショートカットのアイコンを右クリック→プロパティ。「作業フォルダー」ってところがあるので、そこに例のアドレスをコピペしてください。これによってデフォルトでそのフォルダが開かれるようになりました。

さいごに

このページをやっていた当時は本当にわからなくて、ほぼ挫折していました。ネットで検索しまくって、知識を集めてようやくできました。そして他の教材もやってから戻ってみるとまぁ色んなやり方があって、、、、そのうちわからないことがわからなくなるんだろうなぁと思った次第です。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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