TensorFlowとAndroid Studioで画像分類を利用したスマートフォンアプリが作りたい

Question

なんども編集してすみません

現在

リンク内容

こちらのサイトを参考にさせていただきながらTensorFlowを用いてAIに画像分類の機械学習を行い、それをAndroid StudioでAndroidアプリにしようと挑戦しています。

tensorflowのtransfer learningのtutorialを使用という部分のURL
リンク内容
上記を開き、Playgroundで開くを押してから上から順に実行していこうと思っているのですが

二つ目の

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

という部分を

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
PATH = '/content/drive/'+'google drive上の自分のデータセットのある場所までのパス'

と言う風に書き換え

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
PATH = '/content/drive/'+'My Drive'

と書き直し、My Driveまでのパスを設定しました。

Enter your authorization code:
··········
Mounted at /content/drive

このような結果が返ってきたのでマウントはできていると思っています

その後

base_dir = '/content/drive保存したフォルダのパス'

というのも私の場合Google Driveに学習用とテスト用の画像フォルダを保存したimagesというフォルダがあるので

base_dir = '/content/drive/My Drive/images'
```だと思い入力して実行したのですが

そこから二つ下の
```ここに言語を入力
image_size = 224 # All images will be resized to 160x160
batch_size = 64

# Rescale all images by 1./255 and apply image augmentation
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=20,horizontal_flip=True)
validation_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, 
    validation_split=0.9)

# Flow training images in batches of 20 using train_datagen generator
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
                train_dir,  # Source directory for the training images
                target_size=(image_size, image_size),
                batch_size=batch_size,
                # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
                #class_mode='binary'
                subset='training'
                )

# Flow validation images in batches of 20 using test_datagen generator
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
                validation_dir, # Source directory for the validation images
                target_size=(image_size, image_size),
                batch_size=batch_size,
                #class_mode='binary'
                subset='validation'
                )

print(train_generator.image_shape)

という部分を実行したところ下記のエラーが出てしまいました。

Found 9266 images belonging to 50 classes.
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-31fe6a302292> in <module>()
     23                 batch_size=batch_size,
     24                 #class_mode='binary'
---> 25                 subset='validation'
     26                 )
     27 

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/image/image_data_generator.py in flow_from_directory(self, directory, target_size, color_mode, classes, class_mode, batch_size, shuffle, seed, save_to_dir, save_prefix, save_format, follow_links, subset, interpolation)
    538             follow_links=follow_links,
    539             subset=subset,
--> 540             interpolation=interpolation
    541         )
    542 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/image/directory_iterator.py in __init__(self, directory, image_data_generator, target_size, color_mode, classes, class_mode, batch_size, shuffle, seed, data_format, save_to_dir, save_prefix, save_format, follow_links, subset, interpolation, dtype)
    104         if not classes:
    105             classes = []
--> 106             for subdir in sorted(os.listdir(directory)):
    107                 if os.path.isdir(os.path.join(directory, subdir)):
    108                     classes.append(subdir)

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/content/drive/My Drive/images/val'

回答者様方のおかげで自分のgoogle drive上の自分のデータセットまでの場所のパスの設定はクリアできたと思うのですが

その後がやはり詰まってしまっている状態です。

わかる方がおられましたらお力添えいただけると幸いです。

Comments

[mistn]

全く同じエラーだったとしてもエラーの出るコードとエラー内容は質問に書いておいてほしいです。

[baruterute]

失礼いたしました、自分の中で可能な限りわかりやすく現状のエラーを記述し直しました。

お力添えいただけると幸いです。

[meg_]

google driveにはマウントされてますよね？

[baruterute]

「from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
PATH = '/content/drive/'+'google drive上の自分のデータセットのある場所までのパス'」

を実行したところマウントは取れてるというふうな結果が返ってきているのですが
google drive上の自分のデータセットのある場所までのパスと言うのが上に書かせていただいたマイドライブのhttps://から始まるURLであっているのかがわからない状態です。

[mistn]

コードとエラーは```で囲んでくれるととても読みやすくなります。
https://teratail.com/help/question-tips#questionTips3-5

[baruterute]

文章の書き方の間違いを訂正させていただきました、申し訳ありません。

Answer 1

みなさん回答いただきありがとうございました。

教えていただいた内容で書き換えた後

自分のimagesフォルダの中のtrainフォルダはいいのですがvalフォルダだけvalidationという名前になっていたので上記のエラーが出たようです

フォルダ名をvalにしたところ
Found 9266 images belonging to 50 classes.
Found 449 images belonging to 50 classes.
(224, 224, 3)
このように返ってきたため先に進めています

現在その後の部分でまた止まってしまっているのですが新しい質問で書かせていただきたいと思います。

ご協力ありがとうございました。

Answer 2

/content/driveにマウントした際、マイドライブの中身は/content/drive/My Driveにあります。

エラーを見たところ名前を間違えてるだけだと思うのでmy-driveをMy Driveとしてみてください。

Comments

[baruterute]

回答ありがとうございます、教えていただいた通り
ソースコードの
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
を
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
PATH = '/content/drive/'+'google drive上の自分のデータセットのある場所までのパス'
のように置き換えた上で
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
PATH = '/content/drive/'+'My Drive'
としました

その後
base_dir = '/content/drive保存したフォルダのパス'
を
base_dir = '/content/drive/My Drive/images'
と言う風に書き換え実行したのですが

やはり
image_size = 224〜
の部分を実行させたところ
やはり次のようなエラーが出てしまいました
Found 9266 images belonging to 50 classes.
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-31fe6a302292> in <module>()
23 batch_size=batch_size,
24 #class_mode='binary'
---> 25 subset='validation'
26 )
27

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/image/image_data_generator.py in flow_from_directory(self, directory, target_size, color_mode, classes, class_mode, batch_size, shuffle, seed, save_to_dir, save_prefix, save_format, follow_links, subset, interpolation)
538 follow_links=follow_links,
539 subset=subset,
--> 540 interpolation=interpolation
541 )
542

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/image/directory_iterator.py in __init__(self, directory, image_data_generator, target_size, color_mode, classes, class_mode, batch_size, shuffle, seed, data_format, save_to_dir, save_prefix, save_format, follow_links, subset, interpolation, dtype)
104 if not classes:
105 classes = []
--> 106 for subdir in sorted(os.listdir(directory)):
107 if os.path.isdir(os.path.join(directory, subdir)):
108 classes.append(subdir)

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/content/drive/My Drive/images/val'

この後質問を編集して上記の内容を質問に書かせていただきたいと思います