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Python3 外部ディレクトリへのFileNotFoundの対処法について

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HelpfulJp

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メイン文からクラスのメンバ関数を呼び出したところ、
カレンとディレクトリでなく外部ディレクトリにあるファイルの指定に失敗しました。
sys.path.appendでパス設定を試みたのですがうまくいきませんでした。

どうしたらFileNotFoundに対処し外部ディレクトリファイルの準備ができるでしょうか。
参考URLでも御指摘くださると幸いです。

以下はメイン文、クラス、エラーの3つです。

メイン

from function import function
import numpy as np

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

accurancy_cnt=0
for i in range(len(x)):
    y=function().predict(network,x[i])
    p=np.argmax(y)
if p==t[i]:
    accurancy_cnt+=1
print("Accurancy:"+str(float(accurancy_cnt)/len(x)))

クラス

from step_function import step
import numpy as np
import sys,os
from networkx.algorithms.flow.networksimplex import network_simplex
os.chdir('C:/pleiades\eclipse/deep-learning-from-scratch-master/dataset')
sys.path.append(os.pardir)
sys.path.append('C:/pleiades\eclipse/deep-learning-from-scratch-master/ch03')
from dataset.mnist import load_mnist
import pickle
from PIL import Image

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

    def init_network(self):
        with open("sample_wight.pkl",'rb')as f:

            network=pickle.load(f)
        return network

    def predict(self,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=step.sigmoid(a1)
        a2=np.dot(z1,W2)+b2
        z2=step.sigmoid(a2)
        a3=np.dot(z2,W3)+b3
        y=step.softmax(a3)
        return y
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\~~\Desktop\A_Cognitive\Ministop_Cognitive\execute.py", line 5, in <module>
    network=function().init_network()
  File "C:\Users\~~\Desktop\A_Cognitive\Ministop_Cognitive\function.py", line 18, in init_network
    with open("sample_wight.pkl",'rb')as f:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_wight.pkl'


※ディレクトリのユーザー名は~~で伏せてあります。

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  • morinatsu

    2018/11/30 22:21

    なるほど。「sample_wight.pkl」のある外部ディレクトリ込みで指定すれば解決しそうな問題ですが、そうしなかった理由はありますか。

    キャンセル

  • HelpfulJp

    2018/11/30 22:44 編集

    恥ずかしながら単純に方法がわからず、文献も何を参考にすれば良いかも知らなかったからできませんでした。ほとんどのweb文献が相対パスの説明で理解できず、また絶対パスをどこに当てはめれば良いのか基礎がわかっていません。

    キャンセル

  • morinatsu

    2018/12/01 09:17

    hayataka2049さんの回答の通り、絶対パスで指定するのが良いと思います。ご覧になった記事で相対パスが使われているのは、同じソースを他の場所で使う時の便宜のためなので。

    キャンセル

回答 3

checkベストアンサー

+1

sys.path.appendはimport pathへの追加ですから、ファイルを開く際のパスとは関係ありません。

頻繁に移動するものでなければ、絶対パスでファイルを指定するのが簡単です。

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  • 2018/12/02 12:49 編集

    回答ありがとうございます。もしかすると、
    with open("sample_weight.pkl",'rb')as f: の
    .pklファイルの絶対パスの指定だけでよかったのでしょうか?

    一応このページに、自己解決の回答のコードのように
    私なりに書き直したら動きました。カレントディレクトリを
    移動してappendしたのですが移動させる必要はあるのか違和感を
    感じました。

    with open(~~,~~)のところで絶対パスを指定すればよかったのか、
    その他に良い方法はあったのか御指摘くださると幸いです。

    キャンセル

  • 2018/12/02 13:22

    そういうことです。openのときに絶対パスで書けばカレントディレクトリの移動は不要です(あとsys.path.appendはどちらにせよ不要です)

    キャンセル

  • 2018/12/02 13:24

    ディレクトリ構造を把握していないのでもしかしたら間違ってるかもですが、 
    with open('C:/pleiades\eclipse/deep-learning-from-scratch-master/ch03/sample_weight.pkl','rb')as f:
    ですかね

    キャンセル

  • 2018/12/03 00:08

    はい、そのパスで合ってます。
    お陰さまで僅かですが、
    パスのことようやく理解できました。
    もうすこしos.pathを実践して
    身に付けてみます。
    ありがとうございます。

    キャンセル

+1

当面の解決、今あるコードを動かしたいということであれば、hayataka2049さんが既に回答されている通り、絶対パスで指定するのが良いと思います。

ご覧になった記事で相対パスが使われているのは、同じソースを他の場所で使う時の便宜のためです。
ソースの格納場所を他の場所に移動したいなど、他のことを試したくなったときに改めて、相対参照やos.pathライブラリなどの勉強をされれば良いと思います。

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書き方として良いかはわかりませんが、
回答くださった方のos.pathを学べという
御指摘より色々試したら導入できました。

以下はメイン1つ、クラス2つのコードになります。

メイン文

from function import function
import numpy as np
import os


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

accurancy_cnt=0
for i in range(len(x)):
    y=function().predict(network,x[i])
    p=np.argmax(y)
    if p==t[i]:
      accurancy_cnt+=1
print("Accurancy:"+str(float(accurancy_cnt)/len(x)))
print("Accurancy:"+str(accurancy_cnt))

functionクラス文(データの読み込みと分類)

from step_function import step
import numpy as np
import sys,os
from networkx.algorithms.flow.networksimplex import network_simplex
os.chdir('C:/pleiades\eclipse/deep-learning-from-scratch-master/dataset')
sys.path.append(os.pardir)
from dataset.mnist import load_mnist
os.chdir('C:/pleiades\eclipse/deep-learning-from-scratch-master/ch03')
sys.path.append(os.pardir)

import pickle
from PIL import Image

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

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

    def predict(self,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=step().sigmoid(a1)
        a2=np.dot(z1,W2)+b2
        z2=step().sigmoid(a2)
        a3=np.dot(z2,W3)+b3
        y=step().softmax(a3)
        return y


step_function文(活性化関数)

import numpy as np

class step:

    def step_funtion(self,x):
        return np.array(x > 0, dtype=np.int)

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

    def relu(self,x):
        return np.maximum(0,x)

    def identity_function(self,x):
        return x

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

出力結果

range(0, 10000)
Accurancy:0.9352
Accurancy:9352

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