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Python3 「.ipynb_checkpoints」の削除方法について

SuzuAya

総合スコア71

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2019/08/16 07:11

編集2019/08/16 07:12

前提・実現したいこと

kerasで分類問題のモデルを作っている途中なのですが、
「.ipynb_checkpoints」というファイル?によるエラーが発生しています。
以下のようなエラーメッセージが出るため該当のフォルダを確認すると、「.ipynb_checkpoints」といったファイルは存在していないため削除することもできず、エラーが解消できずに困っています。
そこで「.ipynb_checkpoints」の削除方法についてご存知でしたらご教示いただきたく質問させていただきます。

質問内容に不足している点がありましたらお知らせください。
お手数をおかけしますがどうぞよろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './hold_dir/.ipynb_checkpoints0.jpeg'

該当のソースコード

※学習部分のコードは省略させていただきます

Python

1def test_acc(model, test_dir, hold_dir, classes, thresh=0, sample=1000): 2 """ 3 テスト用 4 model: 特徴抽出用モデル 5 X: array 6 test_dir: str 画像入ってるフォルダ 7 hold_dir:str 登録データのフォルダ ファイル名はclass名.jpgにしてください 8 classes: フォルダ名のリスト 9 """ 10 correct = 0 11 hold_vector = get_hold_vector(model, classes, hold_dir) 12 13 test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.) 14 test_generator=test_datagen.flow_from_directory( 15 test_dir, 16 target_size=(512,496), 17 batch_size=1, 18 class_mode='categorical', 19 classes=classes) 20 21 for i in range(sample): 22 X, Y = test_generator.next() 23 Y = np.argmax(Y, axis=1) 24 predict_vector = model.predict(X) 25 index = judgment(predict_vector,hold_vector, thresh) 26 label_index = index // 4 27 if Y == label_index: 28 correct += 1 29 30 print('label_index{}'.format(label_index)) 31 print('Y{}'.format(Y)) 32 acc = correct / sample 33 print("acc: {}".format(acc)) 34 return acc 35 36def cosine_similarity(x1, x2): 37 if x1.ndim == 1: 38 x1 = x1[np.newaxis] 39 if x2.ndim == 1: 40 x2 = x2[np.newaxis] 41 x1_norm = np.linalg.norm(x1, axis=1) 42 x2_norm = np.linalg.norm(x2, axis=1) 43 cosine_sim = np.dot(x1, x2.T)/(x1_norm*x2_norm+1e-10) 44 return cosine_sim 45 46# new画像のcos類似度を比較して一番値が高いindexを取り出しその値が閾値を超えるならindexを閾値以下ならをNoneを返す 47 48def judgment(predict_vector, hold_vector, thresh): 49 """ 50 predict_vector : shape(1,1028) 51 hold_vector : shape(5, 1028) 52 """ 53 cos_similarity = cosine_similarity(predict_vector, hold_vector) # shape(1, 5) 54 print('cos_similarity{}'.format(cos_similarity[0])) 55 # 最も値が高いindexを取得 56 high_index = np.argmax(cos_similarity[0]) # int 57 58 # cos類似度が閾値を超えるか 59 if cos_similarity[0, high_index] > thresh: 60 #print('high_index{}'.format(high_index)) 61 return high_index 62 63 else: 64 return None 65 66def get_hold_vector(model, classes, hold_dir): 67 """ 68 classes: クラス名のリスト イメージの名前はこのリスト名にしてください 69 hold_dir: str イメージが入ったフォルダpath 70 """ 71 img_array = np.empty((0, 512,496,3)) 72 73 for clas in classes: 74 for i in range(4): 75 imagepath = os.path.join(hold_dir, clas + str(i) +".jpeg") 76 img = load_img(imagepath, target_size=(512,496)) 77 array = img_to_array(img).reshape(1, 512, 496, 3) 78 img_array = np.vstack((img_array, array)) 79 80 img_array = img_array/255.0 81 hold_vector = model.predict(img_array) 82 83 return hold_vector 84 85# hold_vector作成用の辞書 86drink_dict = {"calpis":5, "ilohas_peach":4, "mitsuya":3, "ilohas_normal":2, "pocari":1} 87# hold_vectorをファイルに保存 88 89import pickle 90def pickel_hold_vector(hold_vector, classes, num_image=4): 91 #ファイルに書き込み 92 name_list = [] 93 for clas in classes: 94 name_list += ["zidolegi_data2/feature/{}_{}_feature.dump".format(drink_dict[clas], i) for i in range(num_image)] 95 96 for vec, name in zip(hold_vector, name_list): 97 with open(name , 'wb') as f: 98 pickle.dump(vec, f) 99 100hold_dir = "./hold_dir" 101test_dir = "./test_dir" 102classes = os.listdir(test_dir) 103hold_vector = get_hold_vector(model, classes, hold_dir) 104pickel_hold_vector(hold_vector, classes)

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回答2

0

実質隠しファイルなのでターミナルでls -aなどとすれば見れると思います。また、例えばMacなどのFinder上で行いたい場合は、Cmd + Shift + .で隠しファイルが表示できると思います。

投稿2019/08/16 07:50

bamboo-nova

総合スコア1408

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SuzuAya

2019/08/16 08:01

>bamboo-nova様 教えていただいた方法で確認することができました。 ご回答ありがとうございました。
guest

0

ベストアンサー

.ipynb_checkpoints は Notebook を実行している場合に Notebook の状態等を保存するために自動で作成されるディレクトリです。
削除してもそのディレクトリで Notebook を使用している限り、自動で作成されます。

とりあえず、hold_dir などデータセットのディレクトリ以下にある .ipynb_checkpoints はすべて削除し、またそれらのディレクトリ内に Notebook (.ipynb) を作らない (すでに作ってしまっている場合は消すか、外に移動させる) ようにすると解決すると思います。

「.ipynb_checkpoints」といったファイルは存在していないため削除することもできず

Linux や Mac では、. から始まるディレクトリは隠しフォルダとしてデフォルトでは非表示となっているので、存在しているが、見えないだけだと思います。
ls コマンド等で確認すれば、実際あることがわかると思います。

投稿2019/08/16 07:49

編集2019/08/16 07:56
tiitoi

総合スコア21956

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SuzuAya

2019/08/16 08:01

>tiitoi様 ご回答ありがとうございます。コマンドでls -aで確認したところ、該当のフォルダが確認できました。お手数をおかけしてしまい申し訳ないのですが、データセットのディレクトリ以下にある .ipynb_checkpoints をすべて削除するには、どうしたらいいのでしょうか。
SuzuAya

2019/08/16 08:08

>tiitoi様 以下のコードでうまくいきました。お騒がせいたしました。 !find '.' -name '*.ipynb_checkpoints' -exec rm -r {} +
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