Question

对于我的ML模型，我需要打开一个gzip文件并将其转换为数组。我的代码如下：

def load_data(path):
    with np.load(path) as f:
        x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
        x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
        return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data('../input/mnist-numpy/mnist.npz')

x_train = trainimages.reshape(trainimages.shape[0],784)
y_train = trainimages.reshape(trainimages.shape[0],1)
x_test = testimages.reshape(testimages.shape[0],784)
y_test = testimages.reshape(testimages.shape[0],1)
MNIST_image = np.vstack( (x_train,x_test) )
MNIST_label = np.vstack( (y_train,y_test) )

由于无法重塑GZ文件，此刻出现错误。有谁知道如何创建数组，或者还有另一种解决方案来运行代码？

我的错误看起来像这样

 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-18-c86c75005844>", line 1, in <module> 
    x_train = trainimages.reshape(trainimages.shape[0],784) 
 AttributeError: 'GzipFile' object has no attribute 'reshape'

Answer 1

此代码和错误与加载gzip文件无关。

显然trainimages是GzipFile对象，但这不是load_data函数产生的。必须将其保留在脚本中的某些早期编码中。

显然，load_data在npz这个zip-archive文件上成功运行（可能具有自己的非gzip压缩）。它返回4个数组，名称类似x_train等。这些数组可能需要重塑（首先检查），而不是虚假的trainimages。

将gzip文件转换为npy文件

1 个答案: