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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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tensorflow版cycleganでエラーが出て困っています。

RyotaYamada

総合スコア6

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/10/19 00:16

編集2019/10/19 03:18

前提・実現したいこと

tensorflow版cycleganで声質変換を行うAIを作ろうとしているのですが、以下のエラーコードが出て行き詰っています。

発生している問題・エラーメッセージ

[*] Reading checkpoint... [!] Load failed... Processing image: ./datasets/voice/testA\at.jpg Traceback (most recent call last): File "main.py", line 53, in <module> tf.app.run() File "C:\Users\mounf\Anaconda3\envs\cycleganvoicechangerproject\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 126, in run _sys.exit(main(argv)) File "main.py", line 50, in main else model.test(args) File "C:\Users\mounf\PycharmProjects\nets\model.py", line 252, in test sample_image = [load_test_data(sample_file, args.fine_size)] File "C:\Users\mounf\PycharmProjects\nets\utils.py", line 46, in load_test_data img = imread(image_path) File "C:\Users\mounf\PycharmProjects\nets\utils.py", line 88, in imread return _imread(path, mode='RGB').astype(np.float) File "C:\Users\mounf\Anaconda3\envs\cycleganvoicechangerproject\lib\site-packages\imageio\core\functions.py", line 260, in imread 'Invalid keyword argument "mode", ' 'perhaps you mean "pilmode"?' TypeError: Invalid keyword argument "mode", perhaps you mean "pilmode"?

該当のソースコード

python

1♯utils.py 2from __future__ import division 3import math 4import pprint 5import scipy.misc 6import numpy as np 7import copy 8try: 9 _imread = scipy.misc.imread 10except AttributeError: 11 from imageio import imread as _imread 12 13pp = pprint.PrettyPrinter() 14 15get_stddev = lambda x, k_h, k_w: 1/math.sqrt(k_w*k_h*x.get_shape()[-1]) 16 17♯new added functions for cyclegan 18class ImagePool(object): 19 def __init__(self, maxsize=50): 20 self.maxsize = maxsize 21 self.num_img = 0 22 self.images = [] 23 24 def __call__(self, image): 25 if self.maxsize <= 0: 26 return image 27 if self.num_img < self.maxsize: 28 self.images.append(image) 29 self.num_img += 1 30 return image 31 if np.random.rand() > 0.5: 32 idx = int(np.random.rand()*self.maxsize) 33 tmp1 = copy.copy(self.images[idx])[0] 34 self.images[idx][0] = image[0] 35 idx = int(np.random.rand()*self.maxsize) 36 tmp2 = copy.copy(self.images[idx])[1] 37 self.images[idx][1] = image[1] 38 return [tmp1, tmp2] 39 else: 40 return image 41 42def load_test_data(image_path, fine_size=256): 43 img = imread(image_path) 44 img = scipy.misc.imresize(img, [fine_size, fine_size]) 45 img = img/127.5 - 1 46 return img 47 48def load_train_data(image_path, load_size=286, fine_size=256, is_testing=False): 49 img_A = imread(image_path[0]) 50 img_B = imread(image_path[1]) 51 if not is_testing: 52 img_A = scipy.misc.imresize(img_A, [load_size, load_size]) 53 img_B = scipy.misc.imresize(img_B, [load_size, load_size]) 54 h1 = int(np.ceil(np.random.uniform(1e-2, load_size-fine_size))) 55 w1 = int(np.ceil(np.random.uniform(1e-2, load_size-fine_size))) 56 img_A = img_A[h1:h1+fine_size, w1:w1+fine_size] 57 img_B = img_B[h1:h1+fine_size, w1:w1+fine_size] 58 59 if np.random.random() > 0.5: 60 img_A = np.fliplr(img_A) 61 img_B = np.fliplr(img_B) 62 else: 63 img_A = scipy.misc.imresize(img_A, [fine_size, fine_size]) 64 img_B = scipy.misc.imresize(img_B, [fine_size, fine_size]) 65 66 img_A = img_A/127.5 - 1. 67 img_B = img_B/127.5 - 1. 68 69 img_AB = np.concatenate((img_A, img_B), axis=2) 70 # img_AB shape: (fine_size, fine_size, input_c_dim + output_c_dim) 71 return img_AB 72 73----------------------------- 74 75def get_image(image_path, image_size, is_crop=True, resize_w=64, is_grayscale = False): 76 return transform(imread(image_path, is_grayscale), image_size, is_crop, resize_w) 77 78def save_images(images, size, image_path): 79 return imsave(inverse_transform(images), size, image_path) 80 81def imread(path, is_grayscale = False): 82 if (is_grayscale): 83 return _imread(path, flatten=True).astype(np.float) 84 else: 85 return _imread(path, mode='RGB').astype(np.float) 86 87def merge_images(images, size): 88 return inverse_transform(images) 89 90def merge(images, size): 91 h, w = images.shape[1], images.shape[2] 92 img = np.zeros((h * size[0], w * size[1], 3)) 93 for idx, image in enumerate(images): 94 i = idx % size[1] 95 j = idx // size[1] 96 img[j*h:j*h+h, i*w:i*w+w, :] = image 97 98 return img 99 100def imsave(images, size, path): 101 return scipy.misc.imsave(path, merge(images, size)) 102 103def center_crop(x, crop_h, crop_w, 104 resize_h=64, resize_w=64): 105 if crop_w is None: 106 crop_w = crop_h 107 h, w = x.shape[:2] 108 j = int(round((h - crop_h)/2.)) 109 i = int(round((w - crop_w)/2.)) 110 return scipy.misc.imresize( 111 x[j:j+crop_h, i:i+crop_w], [resize_h, resize_w]) 112 113def transform(image, npx=64, is_crop=True, resize_w=64): 114 # npx : # of pixels width/height of image 115 if is_crop: 116 cropped_image = center_crop(image, npx, resize_w=resize_w) 117 else: 118 cropped_image = image 119 return np.array(cropped_image)/127.5 - 1. 120 121def inverse_transform(images): 122 return (images+1.)/2. 123 124 125---ここからfunction.py 126♯Images 127 128 129def imread(uri, format=None, **kwargs): 130 """ imread(uri, format=None, **kwargs) 131 132 Reads an image from the specified file. Returns a numpy array, which 133 comes with a dict of meta data at its 'meta' attribute. 134 135 Note that the image data is returned as-is, and may not always have 136 a dtype of uint8 (and thus may differ from what e.g. PIL returns). 137 138 Parameters 139 ♯---------- 140 uri : {str, pathlib.Path, bytes, file} 141 The resource to load the image from, e.g. a filename, pathlib.Path, 142 http address or file object, see the docs for more info. 143 format : str 144 The format to use to read the file. By default imageio selects 145 the appropriate for you based on the filename and its contents. 146 kwargs : ... 147 Further keyword arguments are passed to the reader. See :func:`.help` 148 to see what arguments are available for a particular format. 149 """ 150 151 if "mode" in kwargs: 152 raise TypeError( 153 'Invalid keyword argument "mode", ' 'perhaps you mean "pilmode"?' 154 ) 155 156 ♯Get reader and read first 157 reader = read(uri, format, "i", **kwargs) 158 with reader: 159 return reader.get_data(0) 160 161### 試したこと 162 163ネットで調べましたが、情報が少なく、有効な解決手段が見つかりませんでした。 164### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 165現在使っている環境です。 166absl-py==0.8.1 167astor==0.8.0 168bleach==1.5.0 169certifi==2019.9.11 170gast==0.3.2 171grpcio==1.24.1 172html5lib==0.9999999 173imageio==2.6.1 174Markdown==3.1.1 175numpy==1.17.3 176Pillow==6.2.0 177protobuf==3.10.0 178scipy==1.3.1 179six==1.12.0 180tensorboard==1.8.0 181tensorflow-gpu==1.8.0 182termcolor==1.1.0 183Werkzeug==0.16.0 184wincertstore==0.2
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ryuii

2019/10/19 01:45 編集

imageio.imreadのソースコード部分でエラーが出ているよう思われるので、このエラーログでは、imageio.imreadの第3引数の配列に、"mode"が含まれていてエラーが出ているとしか判断ができません。imageio.imread付近のエラーログとソースコードかあると解決につながりやすくなりますので、差し支えない範囲で、記載できますでしょうか。 解釈が間違えていたら、おっしゃってください。
RyotaYamada

2019/10/19 03:18

申し訳ありません。補足しました。
guest

回答1

0

ベストアンサー

imageio.imreadの第2引数のformatは、RGBはないように思われます。
おそらくそれでエラーが発生しているようです。

formatは、
以下のドキュメントを参考にしてみてください。

Imageio formats:
https://imageio.readthedocs.io/en/stable/formats.html

投稿2019/10/19 07:34

ryuii

総合スコア438

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RyotaYamada

2019/10/20 03:55

本当にありがとうございます!
Kacakun

2022/03/22 01:01

I am also encountered this problem.Can you tell how to solve it? The website is invalid. Thanks!
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