3章[P.76] pickleライブラリのインストールが必要なようです

[y14a-k331]

初版 3章P.76にてpickleを使う1節がありますが、
事前にimport pickleと記述してライブラリをインストールしておく必要があるようです。
テキストにその記載がないように思われるので、念の為投稿します！

P.74 - 77をまとめて記述すると以下のようになるかと思います。
(P.75の画像表示のくだりを除く)

import os, sys
sys.path.append(os.pardir)
import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image
import pickle #ここを新しく記述！

def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()

def get_data():
    (x_train, t_train),(x_test, t_test) = \
    load_mnist(normalize = True, flatten = True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test

def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network

def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']
    
    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 =np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)
    
    return y

def sigmoid(x):
    return 1/(1 + np.exp(-x))

def softmax(a):
    c = np.max(a)
    exp_a = np.exp(a - c)
    sum_exp_a = np.sum(exp_a)
    y = exp_a / sum_exp_a
    
    return y

x,t = get_data()
network = init_network()

accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p = np.argmax(y)
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

(以上)