cPickle.UnpicklingError: invalid charge"'.?

Je suis en train d'utiliser le mnist_data pour les chiffres écrits à la main de la reconnaissance.Maintenant, j'ai essayé ce code pour charger les données.

import cPickle
import numpy as np


def load_data():
    f = open('G:/thesis paper/data sets/mnist.pkl.gz', 'rb')
    training_data, validation_data, test_data = cPickle.load(f)
    f.close()
    return (training_data, validation_data, test_data)


def load_data_nn():
    training_data, validation_data, test_data = load_data()
    inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in training_data[0]]
    results = [vectorized_result(y) for y in training_data[1]]
    training_data = zip(inputs, results)
    test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in test_data[0]]
    return (training_data, test_inputs, test_data[1])


def vectorized_result(j):
    e = np.zeros((10, 1))
    e[j] = 1.0
    return e


if __name__ == '__main__':
    tr_data,test_inp,test_data=load_data_nn()

Mais j'obtiens cette erreur.

   File "D:/NeuralNet/mnist_loader.py", line 42, in load_data
     training_data, validation_data, test_data = cPickle.load(f) cPickle.UnpicklingError: invalid load key, ''.

Je n'arrivais pas à comprendre quelle est l'erreur en essayant de le dire et comment faire pour supprimer cette erreur..Merci d'avance..

OriginalL'auteur Setu Basak | 2015-08-02

  1. 4

    L'argument que vous avez passé à cPickle.load() doit être une .pkl fichier.
    mnist.pkl est prévu à l'intérieur de mnist.pkl.gz

    Donc, vous devez l'ouvrir .gz en premier. Essayez ceci:

    import gzip
f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb')
train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f)

    OriginalL'auteur Anirban

  2. 1

    La première solution à tous les achards de problèmes est l'utilisation de "cornichon" au lieu de "cPickle" jusqu'à ce que vous avez débogué tout. Vous obtiendrez beaucoup mieux les messages d'erreur et permet de déboguer mieux.

    Il semble que vous avez format votre cornichon. Vous aurez besoin de décompresser avant de les charger.

    Avez votre propre logiciel de produire de la saumure, et vous êtes sûr que l'objet à unpickled est un tuple?

    OriginalL'auteur Michael Scott Cuthbert

  3. 0

    Cela a fonctionné pour moi:

    f = gzip.open('../data/mnist.pkl.gz', 'rb')
training_data, validation_data, test_data = cPickle.load(f,encoding='latin1')
f.close()

    OriginalL'auteur wieblinger