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chgrios

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前提・実現したいこと

はじめてPyTorchで書籍を参考にしながら、画像認識のプログラムを勉強しています。
プログラムを関数化するのがはじめてでとても苦労しています。
ほかのファイルからプログラムをimortするにあたって次のようなエラーができました。

発生している問題・エラーメッセージ

cannot import name 'train_model' from 'dataloader_image_classification' (/Users/**/**/dataloader_image_classification.py)

該当のソースコード

from dataloader_image_classification import ImageTransform, make_datapath_list
from dataloader_image_classification import HymenopteraDataset, train_model


以下がpyファイルdataloader_image_classificationの中身です。作業ファイルと同列のディレクトリに存在しています。train_model以外のモジュールは正常にimportできていました。

import glob
import os.path as osp
import torch.utils.data as data
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image


class ImageTransform():
    #中略
def make_datapath_list(phase="train"):
   #中略
class HymenopteraDataset(data.Dataset):
   #中略
def train_model(net, dataloader_dict, criterion. optimzer, num_epochs):

    device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    print(device)

    net.top(device)

    torch.backends.cudnn.benchmark =True

    for epoch in range(num_epochs):
        print('epoch: {}/{}'.format(epoch, num_epochs))
        print('-------------')

        for phase in ['train', 'val']:
            if phase == 'train':
                net.train()
            else:
                net.eval()

            epoch_loss = 0
            epoch_acc = 0

            if (epoch === 0 ) and  (phase == 'train'):
                continue
            for inputs, labels in tqdm(dataloader_dict[phase]):
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                optimzer.zero_grad()

                with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
                    outputs = net(inputs)
                    loss = criterion(outputs, labels)
                    _, pred = torch.max(outputs, 1)

                    if phase == 'train':
                        loss.backward()
                        optimzier.step()

                    epoch_loss = epoch_loss / len(dataloader_dict[phase].dataset)
                    epoch_acc = epoch_acc / len(dataloader_dict[phase].dataset)

                    print(phase, epoch_loss, epoch_acc)


解決したいです。よろしくお願いします。

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  • meg_

    2019/08/03 19:22 編集

    「作業ファイルと同列のディレクトリ」とは「dataloader_image_classification.py」とこのファイルをインポートしているソースコードが同じディレクトリにあるということで良いでしょうか?

    キャンセル

  • chgrios

    2019/08/03 19:57

    そうです!

    キャンセル

  • meg_

    2019/08/03 23:32 編集

    from dataloader_image_classification import ImageTransform, make_datapath_list
    from dataloader_image_classification import HymenopteraDataset, train_model

    上記ソースコードのファイル名は何ですか?

    2つのソースコード内でインポートし合っているときにも出るエラーですが、そんなことはしていないですよね?

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

お疲れ様です。

何かと重複していると考えるのが普通です。
仮に、
train_modelを train_modelzz に変更してみて下さい。呼ぶ側、呼ばれる側を。

で、解決するとしたら、
さて、どこと重複しているかを探す作業になるかと。

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  • 2019/08/03 18:20

    呼ぶ側呼ばれる側どちらも名前を変えて見ましたが、解決しませんでした。基本的なところなんですが、
    __init__.pyファイルというものをつくって
    from dataloader_image_classification import *
    としないといけないんでしょうか?(試してもうまくいきませんでした)

    キャンセル

  • 2019/08/03 22:02

    上記は、関係ないと思います。

    呼ばれる側が、★印など、間違えています。
    まず、呼ばれる側が単独で、エラーがない状態にされるのがいいと思います。
    (いまのエラーの出方は納得いきませんが、そういうエラーの出し方のあるのかもしれまません。)
    def train_model(net, dataloader_dict, criterion.★  optimzer, num_epochs):

    if (epoch ===★ 0 ) and (phase == 'train'):

    キャンセル

+1

from dataloader_image_classification import ImageTransform, make_datapath_list


より上で

import dataloader_image_classification
print(dataloader_image_classification.__file__)

としてみてdataloader_image_classificationが自分が思っているファイルを指し示すか確認しましょう。

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