はじめに

kadenzeのCREATIVE APPLICATIONS OF DEEP LEARNING WITH TENSORFLOWを受けています。

session1の課題でつまづいたところがあったので共有します。

normalized.pngが真っ黒になってしまう

Part Four - Normalize the Dataset　で画像の標準化を行ったところ、normalized.pngが真っ黒となってしまいました。

原因

norm_imgsの最大値、最小値がともにnanになってしまっていました。

norm_imgs = sess.run(norm_imgs_op)
print(np.min(norm_imgs), np.max(norm_imgs))
print(imgs.dtype)

> nan nan
> float32

これは、今回私が使用したデータ100枚全てについて、同じ外枠の部分がRGBで[0,0,0]となっていた事が原因のようです。
このために、平均も0、標準偏差も0となり、標準化の計算をした際にその部分がnanとなってしまっていたようでした。

解決策

nanを0に置き換える事で対応しました。
(解決策が間違えていたら、ご教授いただけますと幸いです。)

norm_imgs = sess.run(norm_imgs_op)

# 欠損値が出てしまうため、0に置き換え
norm_imgs[np.isnan(norm_imgs)] = 0

print(np.min(norm_imgs), np.max(norm_imgs))
print(imgs.dtype)

> -0.994954 0.99499
> float32

無事、normalized.pngが表示できました。
ありがとうございました。