概要 ［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践の15章のサンプルプログラムに従って tensorflow-datasets パッケージに入っている celeb_a データセットを読もうとするとエラーが出ます。 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds celeba_bldr = tfds.builder('celeb_a') celeba_bldr.download_and_prepare() celeba = celeba_bldr.as_dataset(shuffle_files=False) 結果 NonMatchingChecksumError: Artifact https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B7EVK8r0v71pZjFTYXZWM3FlRnM, downloaded to /home/kagimoto/tensorflow_datasets/downloads/ucexport_download_id_0B7EVK8r0v71pZjFTYXZWM3FlDDaXUAQO8EGH_a7VqGNLRtW52mva1LzDrb-V723OQN8.tmp.042afbaaffe1427db0772b3bbde42a0a/ServiceLogin, has wrong checksum: * Expected: UrlInfo(size=1.34 GiB, checksum='46fb89443c578308acf364d7d379fe1b9efb793042c0af734b6112e4fd3a8c74', filename='img_align_celeba.zip') * Got: UrlInfo(size=89.19 KiB, checksum='3ccf881fda9772147434f3be0e78eecb1123f374f8be108bc3e38e94b6f2f013', filename='ServiceLogin') To debug, see: https://www.tensorflow.org/datasets/overview#fixing_nonmatchingchecksumerror ダウンロード先のURLやチェックサムは celeb_a.txt に定義されていますが、どうやらここに記載されている Google Drive にアクセスするための権限がないのが原因のようです。 環境 以下の環境で実施しております。 ソフトウエア バージョン Ubuntu 20.04 Python 3.10.0 tensorflow 2.8.0rc0 tensorflow-datasets 4.4.0 ※Python-3.10 系の場合、tensorflow-2.8.0rc0 しかインストールできません。その結果、2022年1月13日現在では tensorflow-text が利用不可能です。しばらくは Python-3.9 系で tensorflow-2.7.0 を利用するのがいいのかもしれません。 対処方法 tensorflow-datasets ビルダーで読む方法 既知の問題として Github Issue に報告されており、liqinglin54951 さんのコメント に記載されている Google Drive からデータを手動でダウンロードします。ファイルを全て選択してダウンロードすると drive-download-20220111T093108Z-001.zip のような名前でファイルができます。これをホームディレクトリに置きます。 mkdir -p ~/tensorflow_datasets/celeb_a/2.0.1 cd ~/tensorflow_datasets/celeb_a/2.0.1 unzip -x ~/drive-download-20220111T093108Z-001.zip これで先述のコードで celeb_a データを読み込むことができるようになりました。 個々の画像ファイルを読む celeb_aのホームページから zip 書庫ファイルになった画像ファイル一式と Anno フォルダに入っている list_attr_celeba.txt を適当な場所にダウンロードしてきて、@ToppaD さんの『CelebA データがtensorflow_datasetsから読み込めないので画像をローカルに落として取り込む』に従えば学習用に読み込むことができます。 個々の画像ファイルから TFRecord 形式に変換する TFRecord 形式のデータセットは liqinglin54951 さんの Google Drive で公開されているので自分で変換する必要はありませんが、後学のために変換方法を知っておくのがいいかと思い調べてみました。 データセット情報の取得 dataset_info.json および image.image.json が必要となるため、Github から入手しておきます。ただしデータセットのバージョンは 2.0.1 のようなので、dataset_info.json のバージョン番号を修正しておきます。 --- dataset_info.json.orig 2022-01-12 16:04:13.750169171 +0900 +++ dataset_info.json 2022-01-12 16:04:18.368477306 +0900 @@ -117,5 +117,5 @@ } } ], - "version": "2.0.0" + "version": "2.0.1" } 入手したファイルを作業ディレクトリ ~/work/celeb_a に置きます。 celeba データの取得 celeb_aのホームページから以下を入手します。 img_align_celeba.zip list_attr_celeba.txt list_landmarks_celeba.txt list_eval_partition.txt txt ファイルを作業ディレクトリに置き、zip ファイルは作業ディレクトリに展開します。 TFRecord への変換 以下のプログラムを使って変換します。 convert_to_tfrecord.py import os import json import tensorflow as tf # https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/tfrecord?hl=ja#tfexample def _bytes_feature(value): """string / byte 型から byte_list を返す""" if isinstance(value, type(tf.constant(0))): value = value.numpy() # BytesList won't unpack a string from an EagerTensor. return tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value])) def _int64_feature(value): """bool / enum / int / uint 型から Int64_list を返す""" return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) # tf.train.Features を作成する関数の定義 def create_features(image_string, attributes, landmarks): feature = { 'image': _bytes_feature(image_string), } for k, v in attributes.items(): feature['attributes/' + k] = _int64_feature(v) for k, v in landmarks.items(): feature['landmarks/' + k] = _int64_feature(v) return tf.train.Features(feature=feature) # データセット情報を読み込む work_dir = os.path.join(os.environ['HOME'], 'work/celeb_a') with open(os.path.join(work_dir, 'dataset_info.json'), 'r') as fd: dataset_info = json.load(fd) with open(os.path.join(work_dir, 'image.image.json'), 'r') as fd: image_info = json.load(fd) # 画像の属性情報を読み込む attributes = {} with open(os.path.join(work_dir, 'list_attr_celeba.txt'), 'r') as fd: n_records = int(fd.readline()) header_rec = fd.readline() headers = header_rec.split() for _ in range(n_records): rec = fd.readline() cols = rec.split() attributes[cols[0]] = dict(zip(headers, [True if int(col) == 1 else False for col in cols[1:]])) landmarks = {} with open(os.path.join(work_dir, 'list_landmarks_celeba.txt'), 'r') as fd: n_records = int(fd.readline()) header_rec = fd.readline() headers = header_rec.split() for _ in range(n_records): rec = fd.readline() cols = rec.split() landmarks[cols[0]] = dict(zip(headers, [int(col) for col in cols[1:]])) # 分割情報を読み込む split_info = {} with open(os.path.join(work_dir, 'list_eval_partition.txt'), 'r') as fd: while True: rec = fd.readline() if rec == '': break cols = rec.split() split_info[cols[0]] = int(cols[1]) categories = { 'train': 0, 'validation': 1, 'test': 2, } # 出力先ディレクトリの定義 dest_dir = os.path.join(os.environ['HOME'], 'tensorflow_datasets', 'celeb_a', dataset_info['version']) os.makedirs(dest_dir) # tfrecord 形式のデータ書き出し for category, val in categories.items(): image_file_list = [k for k, v in split_info.items() if v == val] idx = [idx for idx, d in enumerate(dataset_info['splits']) if d.get('name') == category][0] split_lengths = dataset_info['splits'][idx]["shardLengths"] n_splits = len(split_lengths) n_start, n_end = 0, 0 for i in range(n_splits): output_file = os.path.join(dest_dir, f'celeb_a-{category}.tfrecord-{i:05d}-of-{n_splits:05d}') n_end += int(split_lengths[i]) with tf.io.TFRecordWriter(output_file) as writer: for image in image_file_list[n_start:n_end]: image_string = open(os.path.join(work_dir, 'img_align_celeba', image), 'rb').read() ex = tf.train.Example(features=create_features(image_string, attributes[image], landmarks[image])) writer.write(ex.SerializeToString()) n_start = n_end python convert_to_tfrecord.py データセット情報のコピー cp ~/work/celeb_a/dataset_info.json ~/tensorflow_datasets/celeb_a/2.0.1/ cp ~/work/celeb_a/image.image.json ~/tensorflow_datasets/celeb_a/2.0.1/ これで tensorflow-datasets ビルダーを使って読み出すことができます。