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我正在尝试构建一个类似于 theanologistic_sgd.py 实现中提供的 mnist.pkl.gz 的数据集。以下是我的代码片段。

import numpy as np
import csv
from PIL import Image
import gzip, cPickle
import theano
from theano import tensor as T

def load_dir_data(csv_file=""):
    print(" reading: %s" %csv_file)
    dataset=[]
    labels=[]

    cr=csv.reader(open(csv_file,"rb"))
    for row in cr:
        print row[0], row[1]
        try: 
            image=Image.open(row[0]+'.jpg').convert('LA') 
            pixels=[f[0] for f in list(image.getdata())]
            dataset.append(pixels)
            labels.append(row[1])
            del image 
        except: 
            print("image not found")
    ret_val=np.array(dataset,dtype=theano.config.floatX)
    return ret_val,np.array(labels).astype(float)   


def generate_pkl_file(csv_file=""):
    Data, y =load_dir_data(csv_file)
    train_set_x = Data[:1500]
    val_set_x = Data[1501:1750]
    test_set_x = Data[1751:1900]
    train_set_y = y[:1500]
    val_set_y = y[1501:1750]
    test_set_y = y[1751:1900]
    # Divided dataset into 3 parts. I had 2000 images.

    train_set = train_set_x, train_set_y
    val_set = val_set_x, val_set_y
    test_set = test_set_x, val_set_y

    dataset = [train_set, val_set, test_set]

    f = gzip.open('file.pkl.gz','wb')
    cPickle.dump(dataset, f, protocol=2)
    f.close()    


if __name__=='__main__':
    generate_pkl_file("trainLabels.csv") 

错误消息:回溯(最后一次调用):

  File "convert_dataset_pkl_file.py", line 50, in <module>
    generate_pkl_file("trainLabels.csv") 
  File "convert_dataset_pkl_file.py", line 29, in generate_pkl_file
    Data, y =load_dir_data(csv_file)
  File "convert_dataset_pkl_file.py", line 24, in load_dir_data
    ret_val=np.array(dataset,dtype=theano.config.floatX)
ValueError: setting an array element with a sequence.

csv文件包含两个字段..图像名称,分类标签在python解释器中运行时,它似乎对我有用..如下..我没有得到错误说在这里设置一个带有序列的数组元素..

---------python解释器输出----------

image=Image.open('sample.jpg').convert('LA')
pixels=[f[0] for f in list(image.getdata())]
dataset=[]
dataset.append(pixels)
dataset.append(pixels)
dataset.append(pixels)
dataset.append(pixels)
dataset.append(pixels)
b=numpy.array(dataset,dtype=theano.config.floatX)
b
array([[ 2.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 2.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 2.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 2.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 2.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]])

即使我正在运行相同的指令集(逻辑上),当我运行 sample.py 时,我得到 valueError: setting an array element with a sequence..我试图理解这种行为..任何帮助都会很棒..

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1 回答 1

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这个问题可能类似于这个问题

您正在尝试创建一个像素值矩阵,每个图像有一行。但是每张图像都有不同的大小,因此每行中的像素数是不同的。

您不能在 numpy 中创建“锯齿状”浮点类型数组——每行必须具有相同的长度。

您需要将每一行填充到最大图像的长度。

于 2015-05-29T08:21:16.367 回答