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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

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kiki1121

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 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

    2018/10/26 15:36

    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。

    キャンセル

  • kiki1121

    2018/10/27 13:59

    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。

    キャンセル

  • tiitoi

    2018/10/27 14:34

    回答のほうを修正しましたが、どうでしょうか?

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

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

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

  3. 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。

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  • 2018/10/24 14:04

    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?

    キャンセル

  • 2018/10/27 13:35

    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。

    キャンセル

  • 2018/10/29 13:49

    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.

    キャンセル

  • 2018/11/09 14:46

    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

    キャンセル

  • 2018/11/09 16:21

    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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