NNC×Pythonのエラーの解決方法を教えてください

Question

こちらを参考にして、Neural Network Console×Python×USBカメラでリアルタイム推論を実現しようと思っています。
今こちらを参考にして実行するとエラーがでてきます。解決方法を教えてください。
https://teratail.com/questions/315660

#エラー文
File "C:\Users\username\Desktop\output\capture.py", line 79, in <module>
test_data = data_iterator_csv_dataset("C:\Users\username\Desktop\output\valu.csv",1,shuffle=False,normalize=True)

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_iterator.py", line 581, in data_iterator_csv_dataset
return data_iterator(ds,

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_iterator.py", line 406, in data_iterator
ds = DataSourceWithFileCache(data_source=data_source,

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source.py", line 453, in init
self._create_cache()

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source.py", line 326, in _create_cache
self._store_data_to_cache_buffer(self._position)

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source.py", line 275, in _store_data_to_cache_buffer
self._save_cache_to_file()

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source.py", line 209, in _save_cache_to_file
pool.map(get_data, [(pos, q) for pos in self._cache_positions])

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py", line 364, in map
return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get()

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py", line 771, in get
raise self._value

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py", line 125, in worker
result = (True, func(*args, **kwds))

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\multiprocessing\pool.py", line 48, in mapstar
return list(map(*args))

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source.py", line 198, in get_data
d = self._data_source._get_data(pos)

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source_implements.py", line 430, in _get_data
return tuple(self._process_row(self._rows[self._order[position]]))

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source_implements.py", line 407, in _process_row
values[variable] = self._get_value(

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source_implements.py", line 425, in _get_value
with self._filereader.open(value) as f:

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\contextlib.py", line 113, in enter
return next(self.gen)

File "C:\Users\username\anaconda3\lib\site-packages\nnabla\utils\data_source_loader.py", line 176, in open
f = open(filename, 'rb')

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\Users\username\Desktop\output\A_1.png'
#CSVファイルの内容

#各データの保存場所

#学習データ

#プログラム

import nnabla as nn
import nnabla.functions as F
import nnabla.parametric_functions as PF
from nnabla.utils.data_iterator import data_iterator_csv_dataset 
import os 
import cv2
from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image


def network(x, y, test=False):
    # Input:x -> 3,250,250
    # BinaryConnectAffine -> 100
    h = PF.binary_connect_affine(x, (100), name='BinaryConnectAffine')
    # BatchNormalization
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization')
    # ReLU
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_2
    h = PF.binary_connect_affine(h, (100), name='BinaryConnectAffine_2')
    # BatchNormalization_2
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_2')
    # ReLU_2
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_3
    h = PF.binary_connect_affine(h, (100), name='BinaryConnectAffine_3')
    # BatchNormalization_3
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_3')
    # ReLU_3
    h = F.relu(h, True)
    # BinaryConnectAffine_4 -> 26
    h = PF.binary_connect_affine(h, (26), name='BinaryConnectAffine_4')
    # BatchNormalization_4
    h = PF.batch_normalization(h, (1,), 0.9, 0.0001, not test, name='BatchNormalization_4')
    # Softmax
    h = F.softmax(h)
    # CategoricalCrossEntropy -> 1
   # h = F.categorical_cross_entropy(h, y)
    return h


class_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
cap = cv2.VideoCapture(0) # 任意のカメラ番号に変更する


new_dir_path = "./realtime/"
os.makedirs(new_dir_path, exist_ok=True)

 #カメラスタート
while True:

    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow("camera", frame)

    k = cv2.waitKey(1)&0xff # キー入力を待つ
    if k == ord('p'): 

   # 「p」キーで画像を保存

        date = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        path = new_dir_path + date +".png"
        cv2.imwrite(path, frame)       
        image_gs = cv2.imread(path)

        path = new_dir_path + date +".png"
        dst = cv2.resize(image_gs,(250,250))
        cv2.imwrite(path, dst)

        f = pd.DataFrame(columns=["x:data","y:data"])
        xdata = path
        ydata = 0
        new_name = pd.Series([xdata,ydata],index=f.columns)
        f = f.append(new_name, ignore_index=True)
        #f.to_csv('valu.csv',index=False,header = True )
        
        test_data = data_iterator_csv_dataset("C:\Users\username\Desktop\output\valu.csv",1,shuffle=False,normalize=True) 
        

        path = new_dir_path + "test" +".png"
        cv2.imwrite(path, frame)       
        image_gs = cv2.imread(path)

        path = new_dir_path + date +".png"
        dst = cv2.resize(image_gs,(250,250))
        cv2.imwrite(path, dst)

        f = pd.DataFrame(columns=["x:data","y:data"])
        xdata = path
        ydata = 0
        new_name = pd.Series([xdata,ydata],index=f.columns)
        f = f.append(new_name, ignore_index=True)
        #f.to_csv('valu.csv',index=False,header = True )

        test_data = data_iterator_csv_dataset("C:\Users\username\Desktop\output\valu.csv",1,shuffle=False,normalize=True) 


        #ネットワークの構築
        nn.clear_parameters()
        x = nn.Variable((1,3,250,250))
        t = nn.Variable((1,1))
        y = network(x, t, test=True)

        nn.load_parameters('C:\Users\username\Desktop\output\yubidata.files\20210112_183426\results.nnp')
        print("load model")

        for i in range(test_data.size):

             x.d, t.d = test_data.next()
             y.forward()
             print(y.d[0])   
             print(np.argmax(y.d[0]))
             print(class_names[np.argmax(y.d[0])])

    elif   k == ord('q'):
             # 「q」キーが押されたら終了する

        break

 # キャプチャをリリースして、ウィンドウをすべて閉じる
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\Users\username\Desktop\output\A_1.png'

ファイルやディレクトリが見つからないというエラーです。
指定は合っていますか？

Comments

[max12345]

恐らくあっていると思います

[_whitecat_22]

'C:\Users\username\Desktop\output\A_1.png' の username の箇所は、ご自身のユーザー名にしていますよね？
あとは、`\` で記載している箇所を、`/` へ変えて、'C:/Users/username/Desktop/output/～' のようにしてみてください。

[max12345]

同じでした

[_whitecat_22]

new_dir_path = "./realtime/"
os.makedirs(new_dir_path, exist_ok=True)

という記述がありますが、ファイルを格納するパスが違うということはありませんか？

[Surpris]

既に回答がありますが、各データの保存場所と CSV ファイルに示されているファイルのパスが合っていないのだと推察されます。
ご提示いただいている `output` ディレクトリと CSV ファイルのスクリーンショットを見る限り、png ファイルの格納先（出力先？）は次のパスを持つのではないでしょうか：
`C:\Users\username\Desktop\output\A\1.png`
つまり、 `~\A_1.png` ではなく `~\A\1.png` なのだと思いますが、いかがでしょうか。

[_whitecat_22]

Surpris さん、アシストいただき、ありがとうございます。
たしかに、仰る通り、まず.pngファイルのパスは誤りですね。