どう見ても存在するファイルがNotFound

Question

写真のような感じで、どう見ても同階層にファイルが存在するのに、
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl'
のエラーが出ます。

ソースコード

# coding: utf-8
import numpy as np
import pickle
from mnist import load_mnist

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

def softmax(x):
    if x.ndim == 2:
        x = x.T
        x = x - np.max(x, axis=0)
        y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
        return y.T 

    x = x - np.max(x) # オーバーフロー対策
    return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))


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:#問題の箇所
        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


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) # 最も確率の高い要素のインデックスを取得
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

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

（ゼロから始めるディープラーニング　より）

Answer 1

ファイル名が間違っていないのならば、カレントディレクトリが違うのでしょう。
open("sample_weight.pkl", 'rb')は、ソースプログラムと同じディレクトリのsample_weight.pklを開くんじゃなくて、カレントディレクトリのsample_weight.pklを開きます。

Comments

[moscow3]

なるほど。　VSコードではカレントディレクトリがソースプログラムのディレクトリと同じとは限らないのですね。
そのうえで質問なのですが、コードはどのように書けばいいのでしょうか？
コマンドラインでたたいたところうまくいったので、単純にファイル名に　ch3/ とつければいいという問題でもない気はするのですが。

[otn]

os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
で、スクリプトファイルのディレクトリが分かるので、それ+"/sample_weight.pkl" で。

Answer 2

カレントディレクトリがDeepLearningなので、
deep-learning-from-scratch-master/ch03/sample_weight.pklを開く必要があるのでは？

Answer 3

参考情報

• Python open() requires full path

https://stackoverflow.com/questions/44426569/

...
import os
＃ Look to the path of your current working directory
working_directory = os.getcwd()
file_path = working_directory + 'my_file.py'
...
import os
＃ Look for your absolute directory path
absolute_path = os.path.dirname(os.path.abspath(file))
file_path = absolute_path + '/folder/my_file.py'
...

fullpath でなくても cwd を把握していれば、そこからの相対パスで指定することも可能です。

あるいはプログラムの中で "./testtesttest.txt" などのような他にはなさそうな名前でファイルを作成してみて、実際にどこにそのファイルができたかを調べることで "." がどこを指しているか確認するのもよいかもしれません。

Answer 4

質問や別の方の回答やコメントから推察して検索していたら便利そうなものを見つけたのでご参考までに。
Pythonで実行ファイルの場所（パス）を取得する__file__

import os

print('getcwd:      ', os.getcwd())
print('__file__:    ', __file__)

出力結果

getcwd:       C:\workspace\Python\memo
__file__:     C:\workspace\Python\memo\sample.py

Comments

[otn]

__file__ って、実行の仕方によっては相対パスなので、そのあたりの考慮が要るかも。条件によっては要らないかも。

[opyon]

そうですね。
とりあえずこんなサンプルあるのでリンク先見ればやりたいこと出来ると思いますってつもりでした。

[otn]

はい。両方使えば出来ますね。

[opyon]

os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
と同じコードもリンク先にそのままありました。
リンク見ないで回答出来るって流石です。