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Pythonによる機械学習にて学習済みネットワークの呼び出しでのエラー

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ixajin

score 6

前提・実現したいこと

Python3.6.7でKerasを用いて機械学習を行っています
画像を学習させて判定させるシステムです

発生している問題・エラーメッセージ

実行すると以下のようなエラーが発生します

Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "learn.py", line 12, in <module>
model.load_weights('weight.h5')
File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/keras/engine/network.py", line 1157, in load_weights
with h5py.File(filepath, mode='r') as f:
File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/h5py/_hl/files.py", line 312, in init
fid = make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, swmr=swmr)
File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/h5py/_hl/files.py", line 142, in make_fid
fid = h5f.open(name, flags, fapl=fapl)
File "h5py/_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py/_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py/h5f.pyx", line 78, in h5py.h5f.open
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'weight.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

該当のソースコード

#coding: utf-8

import numpy as np
import h5py
from keras.models import Sequential, model_from_json
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.preprocessing import image

model = model_from_json(open('model.json').read())

model.load_weights('weight.h5')

img_path='unExample/a6.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(32,32))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

features = model.predict(x)

print(features)

試したこと

学習のやり直し
h5pyのアップデート

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

OS: ubuntu14.04.5LTS
コンソール上での実行

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回答 1

checkベストアンサー

0

No such file or directory

とあるので 'weight.h5' がないように見えますが、ファイルは存在していますか?
以下で絶対パスを表示できるので、ファイルが存在しているか確認してください。

import os
print(os.path.abspath('weight.h5'))

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  • 2018/12/20 13:53

    os.path.exists('weight.h5')がFalseになりました
    これはパスが通ってない状態でしょうか?

    キャンセル

  • 2018/12/20 13:59

    まず weight.h5 がある絶対パスを確認してください。
    絶対パスでよければ、それを load_weights() の引数に指定します。

    相対パスで記載したければ、まず以下でカレントディレクトリの絶対パスを確認してください。
    ```
    import os
    print(os.getcwd())
    ```
    そして、その場所を基点として weight.h5 がある場所への相対パスを確認してください。

    /home/username/Documents/test/weight.h5 があれば、False にならないと思うので、
    ls /home/username/Documents/test でファイルが存在するか確認してください。

    キャンセル

  • 2018/12/20 14:02

    あっ..すみません、自己解決しました
    ファイル名ミスでした
    weight.h5ではなく、weights.h5でした
    ありがとうございました

    キャンセル

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