cythonを使いたいのに..
jupiter nodebookでcythonを使用したいのでずが,うまく作動してくれません
発生している問題・エラーメッセージ
Error compiling Cython file: ------------------------------------------------------------ ... #すべての画像を1/255でスケーリング train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator=train_datagen.flow_from_directory( train_dir, ^ ------------------------------------------------------------ .ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:9:4: undeclared name not builtin: train_dir Error compiling Cython file: ------------------------------------------------------------ ... train_dir, target_size=(150,150), batch_size=20, class_mode='binary') validation_generator=test_datagen.flow_from_directory( validation_dir, ^ ------------------------------------------------------------ .ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:14:4: undeclared name not builtin: validation_dir Error compiling Cython file: ------------------------------------------------------------ ... print('data batch shape:',data_batch.shape) print('labels batch shape:',labels_batch.shape) break #バッチジェネレーターを使ってモデルを適合 history=model.fit_generator(train_generator, ^ ------------------------------------------------------------ .ipython\cython\_cython_magic_aa17fb945ed85ed5d5b5f269578ef817.pyx:25:8: undeclared name not builtin: model --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-129deac84769> in <module> ----> 1 get_ipython().run_cell_magic('cython', '', "#ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む\nfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator\n\n#すべての画像を1/255でスケーリング\ntrain_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)\ntest_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)\n\ntrain_generator=train_datagen.flow_from_directory(\n train_dir,\n target_size=(150,150),\n batch_size=20,\n class_mode='binary')\nvalidation_generator=test_datagen.flow_from_directory(\n validation_dir,\n target_size=(150,150),\n batch_size=20,\n class_mode='binary')\n\nfor data_batch,labels_batch in train_generator:\n print('data batch shape:',data_batch.shape)\n print('labels batch shape:',labels_batch.shape)\n break\n \n#バッチジェネレーターを使ってモデルを適合\nhistory=model.fit_generator(train_generator,\n steps_per_epoch=100,\n epochs=30,\n validation_data=validation_generator,\n validation_steps=50)\n\nmodel.save('cats_and_dogs_small_1.h5')\n") ~\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py in run_cell_magic(self, magic_name, line, cell) 2350 with self.builtin_trap: 2351 args = (magic_arg_s, cell) -> 2352 result = fn(*args, **kwargs) 2353 return result 2354 <C:\Users\KIT_EA_FC_PC017\Anaconda3\lib\site-packages\decorator.py:decorator-gen-129> in cython(self, line, cell) ~\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\magic.py in <lambda>(f, *a, **k) 185 # but it's overkill for just that one bit of state. 186 def magic_deco(arg): --> 187 call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k) 188 189 if callable(arg): ~\Anaconda3\lib\site-packages\Cython\Build\IpythonMagic.py in cython(self, line, cell) 323 if need_cythonize: 324 extensions = self._cythonize(module_name, code, lib_dir, args, quiet=args.quiet) --> 325 assert len(extensions) == 1 326 extension = extensions[0] 327 self._code_cache[key] = module_name TypeError: object of type 'NoneType' has no len() In [ ]: #訓練時の損失値と正解率をプロット import matplotlib.pyplot as plt acc=history.history['acc']
該当のソースコード
%%cython #ImageDataGeneratorを使ってディレクトリから画像を読み込む from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator #すべての画像を1/255でスケーリング train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator=train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150,150), batch_size=20, class_mode='binary') validation_generator=test_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150,150), batch_size=20, class_mode='binary') for data_batch,labels_batch in train_generator: print('data batch shape:',data_batch.shape) print('labels batch shape:',labels_batch.shape) break #バッチジェネレーターを使ってモデルを適合 history=model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) model.save('cats_and_dogs_small_1.h5')
エラーメッセージ
TypeError: object of type 'NoneType' has no len() ```ここに言語名を入力 ソースコード
試したこと
ネットの情報から作業を行いました.初心者なので詳しく教えていただけると嬉しいです.
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
ここにより詳細な情報を記載してください。
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