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akamini

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https://techblog.nhn-techorus.com/archives/8349
上記のサイトを参考にラーメンとそれ以外の麺類を判別する分類器を造ってみようと思ったのでまずこのサイトでコスモスとサクラの判別をする分類器のコードを書いたのですが、

PIL.UnidentifiedImageError: cannot identify image file 'sakura/.DS_Store'


とエラーが出て画像の読み込みがうまくいっていないようです。この解決方法がわかりません。またサイトの下の方にグラフが出ているのですが、これはこのコードでうまく動けばグラフも確認できるということなのでしょうか?

使用しているPCは
MacBook Pro (13-inch, 2019, Two Thunderbolt 3 ports)
プロセッサ 1.4 GHz クアッドコアIntel Core i5
メモリ 8 GB 2133 MHz LPDDR3

環境は
vs code
python3.7.6 
tensorflow1.14.0

tensorflowはver2.0以降はまたコードの書き方が異なるようなので1.14.0を指定して入れ直しました。

ほとんどサイトと同じですが、下記に自分で書いたコードを載せます

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.models import Sequential
import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import tensorflow as tf
import random as rn
import os
from keras import backend as K

os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'
np.random.seed(0)
rn.seed(0)
session_conf = tf.compat.v1.ConfigProto(
    intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1)
tf.set_random_seed(0)
sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=session_conf)
K.set_session(sess)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0}))

input_shape = (224, 224, 3)
batch_size = 128
epochs = 100
num_classes = 2
x = []
y = []
for f in os.listdir("sakura"):
    x.append(image.img_to_array(image.load_img(
        "sakura/"+f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(0)
for f in os.listdir("cosmos"):
    x.append(image.img_to_array(image.load_img(
        "cosmos/"+f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(1)
x = np.asarray(x)
x /= 255
y = np.asarray(y)
y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, y, test_size=0.33, random_state=3)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer="SGD",
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test))
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回答 1

checkベストアンサー

0

os.listdir("sakura") はディレクトリ内のファイル名の一覧を取得する関数です。
.DS_Store は Mac OS が勝手に作ってしまうファイルで、これを読み込もうとした際にエラーになっています。(Mac では . で始まる名前は隠しファイル扱いですが、ls とかで確認すれば、たしかにそのディレクトリにそのファイルがあることが確認できるとおもいます)

消しても勝手にまた作られてしまうので、ループ内に名前が .DS_Store だったら無視するという処理を追加してはどうでしょうか

if f == ".DS_Store":
    continue

変更箇所

for f in os.listdir("sakura"):
    if f == ".DS_Store":
        continue
    x.append(image.img_to_array(image.load_img("sakura/" + f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(0)
for f in os.listdir("cosmos"):
    if f == ".DS_Store":
        continue
    x.append(ximage.img_to_array(image.load_img("cosmos/" + f, target_size=input_shape[:2])))
    y.append(1)

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  • 2020/07/02 11:59

    matplotlibについてわかりやすいようなサイトはありますか?
    自分でも調べているのですが、なかなか分かりづらいものが多いので…

    キャンセル

  • 2020/07/02 14:46

    Qiita に matplotlib の記事が沢山あるので、参考にされてはどうでしょうか
    https://qiita.com/nkay/items/d1eb91e33b9d6469ef51
    -----
    質問の件が解決したようであればこの質問はクローズして、またわからないことがでてきたら、お手数ですが別途質問を立ててください

    キャンセル

  • 2020/07/02 17:42

    ありがとうございます。
    また質問してみます。

    キャンセル

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