モデルの保存(model.save)について。

Question

githubから拾ってきたコードを動かしたいです。

本題は「#学習開始」と書かれてある所より下の部分です。」
model.save(models/killme_vgg16.h5)
と書いてあるので、
modelsというファイルの中に.h5でモデルを保存するコードだと考え、
modelsという空ファイルをプログラム外で作ったのですが上手く見つかりませんでした。
(コードの書き方が分からなかった為)
※
!mkdir -p modelsが使えないようでした。

ファイル構造
killme_adversarial_example_with_TensorFlow-Keras-master
｜—(下記の本コード).py
｜—kill_me_images
｜ ｜—gen_adv
｜ ｜—kill_me_baby_dataset
｜
｜—models(作った)

下記はコードの一部

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import os
import cv2
from PIL import Image

config = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True))
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess)



root_dir = '/Users/ユーザー名/Desktop/killme_adversarial_example_with_TensorFlow-Keras-master/kill_me_images/kill_me_baby_datasets/'

class_list = sorted(os.listdir(path=root_dir))
print("クラスリスト", class_list)




def load_imgs(root_dir):    

    print(class_list)
    num_class = len(class_list)
    img_paths = []
    labels = []
    images = []
    for cl_name in class_list:
        img_names = os.listdir(os.path.join(root_dir, cl_name))
        for img_name in img_names:
            img_paths.append(os.path.abspath(os.path.join(root_dir, cl_name, img_name)))
            hot_cl_name = get_class_one_hot(cl_name, class_list)
            labels.append(hot_cl_name)

    for img_path in img_paths:
        img = cv2.imread(img_path)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        images.append(img)

    images = np.array(images)

    return np.array(images), np.array(labels), class_list




############ ここから学習モデルを作成 ###########

batch_size = 32

vgg16 = tf.keras.applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', classes=7, input_shape=(128, 128, 3))
vgg16.trainable = False

inputs = tf.keras.Input(shape=vgg16.output.shape[1:])
x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
logits = tf.keras.layers.Dense(len(class_list), name='logits')(x)
out = tf.keras.layers.Activation('softmax')(logits)

top_model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=out)

model = tf.keras.Model(inputs=vgg16.input, outputs=top_model(vgg16.output))


# 最後の畳み込み層の前までの重みの更新はしない。
# 15層目が最後の畳み込み層の開始位置
for layer in model.layers[:15]:
    layer.trainable = False

# 学習方法を設定する
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'])
tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="log_dir")
ckps = [tb_cb]

# 学習用データを用意する
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('kill_me_images/kill_me_baby_datasets/', classes=class_list, target_size=(128, 128), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')

# 学習開始！
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size, epochs=100, callbacks=ckps)
model.save("models/killme_vgg16.h5")

sess = tf.keras.backend.get_session()
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, "models/killme_vgg16.ckpt")

エラー文
Unable to create file(unable to open file:name='models/killme_vgg16.h5,error=2, error message='No such file or directory',o_flags=602)

環境
Anaconda、Spyder、Mac、python3.7

importしたもの
python-opencv 4.4.0.46
tensorflow 2.00
numpy 1.19.2

Answer 1

modelsはファイルでなくてディレクトリ(フォルダ)です。ファイルがあると作成できないので、消してから作りましょう。

ただ、models/killme_vgg16.h5という書きかたは相対パスなので、実行した場所からの指定になります。

よくわからなければ、まずは、modelsを省いて、killme_vgg16.h5 だけ指定してみて、どこにできるか確認するのがいいでしょう。

Comments

[kane_study]

ありがとうございます。
申し訳ございません。誤記入です。
正しくはフォルダ(プログラム外で生成)です。

上記の位置に作成しております。

Answer 2

modelsはフォルダです
pythonを動かしているカレントフォルダに、modelsというフォルダを作ってください

カレントフォルダは、pythonで下記を実行したらわかります

import os
print(os.getcwd())

Comments

[kane_study]

ありがとうございました。
どうにか出来ました。
model.saveの方も上手くいき、フォルダにしっかりとファイルが保存されていました。

print(os.getcwd())の使い方、初めて知りました。
pwdの様な使い方をjupiterの中で利用できて便利ですね。