Google Colaboratory でFileNotFoundErrorが出る。

Question

前提・実現したいこと

GPUを使いたいので、Google Colaboratoryを使って、PyTorchを動かして、Transformerの訓練を行います。
Torchtextで、辞書オブジェクトにまとめます。

発生している問題・エラーメッセージ

FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-fa41015bca5e> in <module>()
      1 train_dl, val_dl, TEXT = get_csv2_torch(
----> 2     max_length=256, batch_size=24)
      3 
      4 # 辞書オブジェクトにまとめる
      5 dataloaders_dict = {"train": train_dl, "val": val_dl}

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torchtext/data/dataset.py in __init__(self, path, format, fields, skip_header, csv_reader_params, **kwargs)
    249             'tsv': Example.fromCSV, 'csv': Example.fromCSV}[format]
    250 
--> 251         with io.open(os.path.expanduser(path), encoding="utf8") as f:
    252             if format == 'csv':
    253                 reader = unicode_csv_reader(f, **csv_reader_params)

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'centiment_ch-ABSA_two2.csv'

該当のソースコード

(final.ipynb)
import pandas as pd
import numpy as np
import urllib.request
import torchtext
import math
import random
import torch
import torch.nn as nn
from torchtext.vocab import Vectors
from janome.tokenizer import Tokenizer
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

def get_csv2_torch(max_length=256, batch_size=24):
    j_t = Tokenizer()
    
    def tokenizer_janome(text):
        return [tok for tok in j_t.tokenize(text, wakati=True)]
    
    def tokenizer_with_preprocessing(text):
        ret = tokenizer_janome(text)  # Janomeの単語分割
        return ret
    
    TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer_with_preprocessing,
                                use_vocab=True, lower=True, include_lengths=True, batch_first=True, fix_length=max_length,init_token="<cls>", eos_token="<eos>")
    LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
    #LABEL2= torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
    #LABEL3= torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
    
    train_val_ds2= torchtext.data.TabularDataset(
    path='centiment_ch-ABSA_two2.csv',
    format='csv',
    fields=[('Text', TEXT),('Label', LABEL) ], skip_header=True)
    train_ds, val_ds = train_val_ds2.split(split_ratio= 0.8, random_state=random.seed(1234))
    
    japanese_fastText_vectors = Vectors(name='model.vec')
    
    TEXT.build_vocab(train_ds, vectors=japanese_fastText_vectors, min_freq=10)
    
    train_dl = torchtext.data.Iterator(train_ds, batch_size=24, train=True)
    val_dl = torchtext.data.Iterator(val_ds, batch_size=24, train=False, sort=False)
    
    return train_dl, val_dl, TEXT

torch.manual_seed(1234)
np.random.seed(1234)
random.seed(1234)

# 読み込み
train_dl, val_dl, TEXT = get_csv2_torch(
    max_length=256, batch_size=24)

# 辞書オブジェクトにまとめる
dataloaders_dict = {"train": train_dl, "val": val_dl}

試したこと

パスが通っているのか確かめてみました。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')

!ls "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/"

結果は、
centiment_ch-ABSA_two2.csv test.ipynb
'Colaboratory へようこそ のコピー' 'Transformer (1).py'
csv.py Transformer.py
final.ipynb vector_neologd
pycache
read_csv.py

となり、ファイルのところに置かれています。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

パスはちゃんと通っていると思うのです、何が原因で上手くいかないのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
Windows8.1を使っています。

Answer 1

カレントディレクトリが別の場所になっているのかもしれません。os.getcwd()で確認してみてください。
別の場所にいるようだったらos.chdir()で移動すれば解決できるのではないでしょうか。

Comments

[yama_kazu]

import os
path = os.getcwd()
print(path)
で動かしてみたら、
/content
のみが出てきました。

[fiveHundred]

> 別の場所にいるようだったらos.chdir()で移動すれば解決できるのではないでしょうか。
と思いっきり書いているのに、なんでそれに従わないのでしょうか？

[yama_kazu]

ただ今、それに従って実行中です。

[yama_kazu]

os.chdir('/content/drive/My Drive/Colab Notebooks')
print(os.getcwd())
で動かしてみたのですが、
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-b044b535144c> in <module>()
----> 1 os.chdir('/content/drive/My Drive/Colab Notebooks')
2 print(os.getcwd())

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks'
が出てしまいました。もう少し、調べてみたいと思います。

[mistn]

ドライブを再マウントしたらどうですか？

[yama_kazu]

家のPCからアクセスした結果、最初にいただいた回答でエラーが消えました。
2つ目のやり方もありがとうございます。どちらも参考にいたします。