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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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tensorflowを用いたプログラムの実行を行ったらエラーが出ました

kakikukekonbu

総合スコア19

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/10/18 06:11

編集2018/10/18 06:30

前提・実現したいこと

githubの深層学習超解像SRCNNのコードを実行していてプログラムを動かしていました.処理が終わったらエラーが出ていて対処方法がわからないのでご教授お願いします.
githubのURL:https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow

発生している問題・エラーメッセージ

tensolflow.python.framwork.errors_impl.unknownerror:failed to rename:checkpoint/srcnn_21/checkpoint.tmpd2750c129a7c43c1810439cb81ff795c to:checkpoint/srcnn_21/checkpoint : /udc83A/udc83N/udc83X/udc82/udcaa/udc8b/udc91/udc94/udcb3/udc82/udc82/udca/udc82/udcb5/udc82/udcbd/udc81B;Input/output error

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tiitoi

2018/10/18 06:21 編集

そのエラーだけだと「リネームに失敗した」以外の情報がないので、なにが原因なのかわからないです。あと SRCNN のコードというのはどこから持ってきたものなのかも 質問欄を編集して 記載してください。
tiitoi

2018/10/18 07:07

モデルの保存でエラーになっているようなので、出力先のディレクトリがないとか、権限がないとかではないでしょうか
kakikukekonbu

2018/10/18 07:17

出力先のディレクトリがない場合はどのようにして解決すればいいでしょうか.
tiitoi

2018/10/18 07:18 編集

手動で予め作ればよいです。
kakikukekonbu

2018/10/18 07:22

ディレクトリの名前などは適当で大丈夫なんでしょうか.ソースコードをいじったりはしなくてもできるのでしょうか.わからないことがたくさんあり申し訳ないです
tiitoi

2018/10/18 07:54

コードを確認したところ、ディレクトリがない場合は作成するという処理はすでにありました。試しに動かしてみたところ、エラーもとくにでなかったです。Ubuntu 16.04/Python 3.5.4/tensorflow-gpu (1.4.1)
tiitoi

2018/10/18 07:54

日本語名がパスに含まれるようなディレクトリ以下で動かしていたりしませんか?
kakikukekonbu

2018/10/19 02:57

githubにあるzipファイルをダウンロードして,main.pyのあるディレクトリでそのまま動かしたのですがそれが間違えているんでしょうか?
tiitoi

2018/10/19 10:38

それであっています。自分の環境 (Ubuntu 16.04/Python 3.5.4/tensorflow-gpu (1.4.1)) ではそれで動きました。OS はなにをお使いですか?
kakikukekonbu

2018/10/22 04:58

Python3.6.6 Tensorflow1.11.0です.Ubuntuは使用していません.
tiitoi

2018/10/22 05:22

つまり、OS は Windows ということでしょうか?Ubuntu では問題なく動くので、環境依存の問題ですね。日本語などマルチバイト文字を含むパス以下でスクリプトを実行していたりしないですかね?
kakikukekonbu

2018/10/22 05:31

すいません,Windowsです.ダウンロードしたzipファイルをDesktopに作ったPythonというファイルにいれました.実行するときは,そのファイルにカレントディレクトリをしてやりました
tiitoi

2018/10/22 05:57 編集

Windows でも試しましたが、動きました。(Windows 10/tensorflow 1.11.0) Windows のユーザー名にアルファベット以外の2バイト文字 (日本語など) を使っていたりしませんか?
kakikukekonbu

2018/10/22 06:05

コマンドプトンプトに表示されているところでしょうか? (tensorflow16)C:¥Users¥Scholar1> となっています.
tiitoi

2018/10/22 06:10

そうですね。それがユーザー名です。Scholar1 なのだとしたら、アルファベットなのでそこは問題なさそうです。だとすると、他にそのようなエラーになる原因は申し訳ありませんが、ちょっとわからないです。一応、こちらで動いた環境及び手順を整理しておきます。1. Github からダウンロードする。2. cd SRCNN-Tensorflow 3. python main.py で実行 です。環境は Windows 10/tensorflow 1.11.0/Python 3.6.5 です。
kakikukekonbu

2018/10/22 06:14

すいません.今実行するところで,githubに載っていたpython main.py --is_train False --stride 21 の方を間違えて打っていました.python main.pyを打つとプログラムが動き始めました.GPUじゃない場合,どのくらい時間がかかりそうでしょうか.
tiitoi

2018/10/22 06:26 編集

動作確認が目的だったので、main.py の epoch 数を 15000 から 1 にして動かしました。15000 回すのだとしたらかなり時間かかりそうですね。以前、別のモデルで試したときは CPU i7 6800 と GTX Pascal TitanX だとGPUのほうが40 ~ 50倍早かったです。Deep Learning で学習するのであれば、GPU がないと厳しいのが現状です。
kakikukekonbu

2018/10/22 16:08

epoch数を少な目にして処理を行なったのですが結果の出力が得られませんでした。 githubではトレーニング後に、今回であれば蝶々の画像がでるはずなのですがでませんでした。別に何か違うコマンドを打たなければいけなのでしょうか?
tiitoi

2018/10/23 08:18 編集

回答に記載しました。学習したあと、`python main.py --is_train False --stride 21` で推論結果が result フォルダに出力されました。蝶々ではなく、赤ちゃんの画像でしたが。
kakikukekonbu

2018/10/26 06:09

python main.py --is_train False --stride 21の入力を行ったのですが,resultフォルダに結果の出力が得られませんでした.resultフォルダには元から蝶々の画像三枚が入っていて,今回得られるはずの赤ちゃんの画像はなかったです.
tiitoi

2018/10/26 06:30

Github のコードを見ないとなにをやっているのかわからないので、時間が取れるときに確認しますね。ちなみに上記の SRCNN で最終的にどのようなことをやりたいのでしょうか?
kakikukekonbu

2018/10/26 06:32

様々な画像を入力してえられた出力結果を検証しようと思っています
tiitoi

2018/10/26 06:36

アップサンプリングを試したいってことですかね。SRCNN の仕組み自体は理解されているのでしょうか?ちょっと今日はコード確認する時間とれないので、すみませんが回答は週末とかになるかと思います。
kakikukekonbu

2018/10/27 04:59

アップサンプリングは仕組みの中のひとつだと。目的としては画像の解像度をあげることを目的としてます。
tiitoi

2018/10/27 05:34

回答のほうを修正しましたが、どうでしょうか?
guest

回答1

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ベストアンサー

以下で画像の出力を確認できました。

  1. ソースコードをダウンロードする。

git clone https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow

  1. python main.py --is_train=False --stride=21 で推論する。

  2. sample フォルダに test_image.png の結果 (蝶々) が出力される。

注意点

  • python main.py --is_train False --stride 21 ではなく、python main.py --is_train=False --stride=21 です。スペースの場合、コマンドライン引数が認識されませんでした。
  • python main.py で学習を実行してしまうと、checkpoint が上書きされてしまうので、一旦削除してダウンロードからやり直してください。

投稿2018/10/23 08:17

編集2018/10/27 04:34
tiitoi

総合スコア21956

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kakikukekonbu

2018/10/24 05:04

2の段階のコマンドを打ち込んだのですがresultフォルダに結果の出力が得られませんでした.1の段階で,trainingのstepが170だったんですが2の段階でstepが70で終わったことと何か関係はありますか?
tiitoi

2018/10/27 04:35

SRCNN のソースコードを確認しました。 学習は SRCNN-Tensorflow/checkpoint/srcnn_21 に学習済みモデルが含まれていたため、しなくても大丈夫です。 一旦学習を実行してしまった場合、削除してダウンロードからやり直してください。 回答に手順を記載しましたので、これで実行できるかと思います。
kakikukekonbu

2018/10/29 04:49

できました!長くなってしまって申し訳ありませんでした.助かりました.
kakikukekonbu

2018/11/09 05:46

気づいてくださるかどうかわかりませんが一つ質問したいです. 今回は学習済みモデルがあったため超解像の処理のみ行えば出力が得られましたが,自分の使いたいデータセットを学習させるにはどうのようにしたらできますしょうか.ご教授お願いします
tiitoi

2018/11/09 07:21

すいませんが、回答に際して Github のコードは読みましたが、論文を読んではないのでどういう仕組みで学習が行われているか自分もわかっていないです。コードを見る限り、モデル構造自体は簡単なものでした。 Deep Learning の既存研究を活用したいのであれば、まず論文を読んで仕組みを理解するところから始めたほうがよいかと思います。
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