pythonにおけるGLOBAL変数について

Question

PythonでプログラムしていますがGLOBALなオブジェクトの扱いがよくわかりません。
以下のソースを見てください。

import cv2
import transformer
import torch
import utils
from imutils import paths
import argparse
import itertools

PRESERVE_COLOR = False



net=None
device=None 

def myinit():
    net=None
    device=None 
    """
    Captures and saves an image, perform style transfer, and again saves the styled image.
    Reads the styled image and show in window. 

    Saving and loading SHOULD BE eliminated, however this produces too much whitening in
    the "generated styled image". This may be caused by the async nature of VideoCapture,
    and I don't know how to fix it. 
    """
    mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path"

    modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',))
    modelPaths = sorted(list(modelPaths))

    modelIter = itertools.cycle(modelPaths)
    # Device
    device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # Load Transformer Network
    print("Loading Transformer Network")
    net = transformer.TransformerNetwork()
    modelPath = next(modelIter)
    net.load_state_dict(torch.load(modelPath))
    net = net.to(device)
    print("Done Loading Transformer Network")    
    



def mainfunc():
    myinit()

    # Set webcam settings
    mycam = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.100.142:8554/in.mp4")
    
    # Main loop
    with torch.no_grad():
        count = 1
        while True:
            # Get webcam input
            ret_val, img = mycam.read()

            # Mirror 
            #img = cv2.flip(img, 1)
            key=0
            try:
                height = img.shape[0]
                width = img.shape[1]
                d=1
                img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))

                print("P1")
                # Free-up unneeded cuda memory
                torch.cuda.empty_cache()
            
                print("P2")
                # Generate image
                content_tensor = utils.itot(img).to(device)
                print("P3")
                generated_tensor = net(content_tensor)
                print("P4")
                generated_image = utils.ttoi(generated_tensor.detach())
                if (PRESERVE_COLOR):
                    generated_image = utils.transfer_color(content_image, generated_image)
                img2 = cv2.imdecode(cv2.imencode(".png", generated_image)[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED)

                count += 2
                # Show webcam
                #img3 = cv2.flip(img2, 1)
                d=1
                img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))
                cv2.imshow('real', img)
                img2 = cv2.resize(img2 , (int(width*d), int(height*d)))
                cv2.imshow('Demo webcam', img2)
                key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            except:
                print('error occured')
            
            if key == ord('n'):
                modelPath = next(modelIter) 
                net.load_state_dict(torch.load(modelPath))
                net = net.to(device)

            if key == ord('y'): #save on pressing 'y' 
                cv2.imwrite(f'images/capture/c{count}.png',img2)
            

            elif key == ord('q'): 
                break  # q to quit
        
    # Free-up memories
    mycam.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# print(next(modelPaths))
mainfunc()

これなのですが実行すると
generated_tensor = net(content_tensor)
のところで落ちてしまいます。
しかし初期化のコードを関数でするのをやめて直接書くとうまく動きます。

import cv2
import transformer
import torch
import utils
from imutils import paths
import argparse
import itertools

PRESERVE_COLOR = False



net=None
device=None 

def mainfunc():
    net=None
    device=None 
    """
    Captures and saves an image, perform style transfer, and again saves the styled image.
    Reads the styled image and show in window. 

    Saving and loading SHOULD BE eliminated, however this produces too much whitening in
    the "generated styled image". This may be caused by the async nature of VideoCapture,
    and I don't know how to fix it. 
    """
    mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path"

    modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',))
    modelPaths = sorted(list(modelPaths))

    modelIter = itertools.cycle(modelPaths)
    # Device
    device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # Load Transformer Network
    print("Loading Transformer Network")
    net = transformer.TransformerNetwork()
    modelPath = next(modelIter)
    net.load_state_dict(torch.load(modelPath))
    net = net.to(device)
    print("Done Loading Transformer Network")    
    # Set webcam settings
    mycam = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.100.142:8554/in.mp4")
    
    # Main loop
    with torch.no_grad():
        count = 1
        while True:
            # Get webcam input
            ret_val, img = mycam.read()

            # Mirror 
            #img = cv2.flip(img, 1)
            key=0
            try:
                height = img.shape[0]
                width = img.shape[1]
                d=1
                img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))

                print("P1")
                # Free-up unneeded cuda memory
                torch.cuda.empty_cache()
            
                print("P2")
                # Generate image
                content_tensor = utils.itot(img).to(device)
                print("P3")
                generated_tensor = net(content_tensor)
                print("P4")
                generated_image = utils.ttoi(generated_tensor.detach())
                if (PRESERVE_COLOR):
                    generated_image = utils.transfer_color(content_image, generated_image)
                img2 = cv2.imdecode(cv2.imencode(".png", generated_image)[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED)

                count += 2
                # Show webcam
                #img3 = cv2.flip(img2, 1)
                d=1
                img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))
                cv2.imshow('real', img)
                img2 = cv2.resize(img2 , (int(width*d), int(height*d)))
                cv2.imshow('Demo webcam', img2)
                key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            except:
                print('error occured')
            
            if key == ord('n'):
                modelPath = next(modelIter) 
                net.load_state_dict(torch.load(modelPath))
                net = net.to(device)

            if key == ord('y'): #save on pressing 'y' 
                cv2.imwrite(f'images/capture/c{count}.png',img2)
            

            elif key == ord('q'): 
                break  # q to quit
        
    # Free-up memories
    mycam.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# print(next(modelPaths))
mainfunc()

これから見るとpythonでGLOBALなオブジェクトを宣言するときはどうも=Noneではまずいらしいですが
どうすべきか知っている人はいませんか？

追記
GLOBALな変数についてしったのでこう直しても同じでした

def myinit():
    global modelIter
    global device
    global mynet
    
    mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path"

    modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',))
    modelPaths = sorted(list(modelPaths))

    modelIter= itertools.cycle(modelPaths)
    print(modelIter)
    # Device
    device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    # Load Transformer Network
    print("Loading Transformer Network")
    mynet = transformer.TransformerNetwork()
    print(mynet)
    modelPath = next(modelIter)
    mynet.load_state_dict(torch.load(modelPath))
    mynet = mynet.to(device)
    print("Done Loading Transformer Network")   

    

Answer 1

グローバル変数とローカル変数について誤解がありそうです。

関数の中で行われた代入は原則すべてローカル変数に対して実行されます。たとえ同名のグローバル変数が存在していても、そちらには何ら影響はなく、同名のローカル変数が新たに作られます。

だから、そのmyinitはほとんど何もしていないのと同じです。

global宣言を使うか、結果を返り値で返すようにするのがいいかと。

Comments

[kokawa2003]

それを今知ったので変更しましたが結果は変わりませんでした。
```python
import cv2
import transformer
import torch
import utils
from imutils import paths
import argparse
import itertools

PRESERVE_COLOR = False

modelIter=None
device=None;
mynet=None;

def myinit():
global modelIter
global device
global mynet

mypath="C:\Users\oakoa\work\fast_neural_style_transfer\model_path"

modelPaths = paths.list_files(mypath, validExts=('.pth',))
modelPaths = sorted(list(modelPaths))

modelIter= itertools.cycle(modelPaths)
print(modelIter)
# Device
device = ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Load Transformer Network
print("Loading Transformer Network")
mynet = transformer.TransformerNetwork()
print(mynet)
modelPath = next(modelIter)
mynet.load_state_dict(torch.load(modelPath))
mynet = mynet.to(device)
print("Done Loading Transformer Network")

def mainfunc():
myinit()
print("myinitend")

# Set webcam settings
mycam = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.100.142:8554/in.mp4")

# Main loop
with torch.no_grad():
count = 1
while True:
# Get webcam input
ret_val, img = mycam.read()

# Mirror
#img = cv2.flip(img, 1)
key=0
try:
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
d=1
img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))

print("P1")
# Free-up unneeded cuda memory
torch.cuda.empty_cache()

print("P2")
# Generate image
content_tensor = utils.itot(img).to(device)
print("P3")
generated_tensor = mynet(content_tensor)
print("P4")
generated_image = utils.ttoi(generated_tensor.detach())
if (PRESERVE_COLOR):
generated_image = utils.transfer_color(content_image, generated_image)
img2 = cv2.imdecode(cv2.imencode(".png", generated_image)[1], cv2.IMREAD_UNCHANGED)

count += 2
# Show webcam
#img3 = cv2.flip(img2, 1)
d=1
img = cv2.resize(img , (int(width*d), int(height*d)))
cv2.imshow('real', img)
img2 = cv2.resize(img2 , (int(width*d), int(height*d)))
cv2.imshow('Demo webcam', img2)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
except:
print('error occured')

if key == ord('n'):
modelPath = next(modelIter)
mynet.load_state_dict(torch.load(modelPath))
mynet = mynet.to(device)

if key == ord('y'): #save on pressing 'y'
cv2.imwrite(f'images/capture/c{count}.png',img2)

elif key == ord('q'):
break # q to quit

# Free-up memories
mycam.release()
cv2.destroyAllWindows()

# print(next(modelPaths))
mainfunc()
```

[hayataka2049]

コメントでコードだけ見てもなんともいえません。

[kokawa2003]

ちょっとかんがえてもう一度別スレ立てます

[hayataka2049]

こういうケースの場合、とりあえず回答する上で必要そうな情報は、落ちてしまうときのエラーメッセージ全文（それぞれのコードに対して）ですかね。結果が変わらない、というのが完全に同じエラーメッセージが出る、という意味であれば一つだけ貼ればいいのですが。

[kokawa2003]

今回関数の頭で
global modelIter
global device
global mynet
を追記しました。
それで結果をみるため
initを抜けたところで
print( modelIter)
print (device)
print( mynet)
でそれぞれ見てみると
<itertools.cycle object at 0x000001EEC0EC0D80>
cuda
Traceback (most recent call last):
File "webcam.py", line 106, in <module>
mainfunc()
File "webcam.py", line 35, in mainfunc
print(mynet)
UnboundLocalError: local variable 'mynet' referenced before assignment

という感じで最初の２個はGLOBALになっているが最後のmynetはそうでないらしい
その理由がわかりません

[kokawa2003]

initが最後まで走っているのは確認しています

[hayataka2049]

mainfuncの中でnet（mynetに変えてるのかな）に対して代入する行があるので、ローカル変数扱いになるのです。ここのサンプル2とかがわかりやすいでしょうか。
https://snowtree-injune.com/2018/07/29/post-734/

mainfuncの側にnet（mynet）のglobal宣言を入れれば動くかと。

[kokawa2003]

mainにも
global modelIter
global device
global mynet
でうまく動作しました。ありがとう。

[kokawa2003]

ほぼ同時でした。ありがとうございます。