python,dgango推定結果をwebページに埋め込む！　ValueErrorの箇所がわかりません！

#car,bikeの判別

ValueErrorが解読できません！！！

ご教授お願いします。

Djangoでwebアプリ化する段階です。

バージョン
python3.7.9
Django3.15

pythonでcar,bikeの判別をしています。

ターミナルで python manage.py runserver と実行後
http://127.0.0.1:8000/と指示されます。

carbike/を選択　

写真を選択

写真を選択後エラーが生じます
３枚目のValueErrorが解読できません。

views.pyのファイルになります


from django.shortcuts import render, redirect
from django.http import HttpResponse
from django.template import loader
from .forms import PhotoForm
from .models import Photo

def index(request):
    template = loader.get_template('carbike/index.html')
    context = {'form': PhotoForm()}
    return HttpResponse(template.render(context, request))

def predict(request):
    if not request.method == 'POST':
        return
        redirect('carbike:index')


    form = PhotoForm(request.POST, request.FILES)
    if not form.is_valid():
        raise ValueError('Formが不正です')

    photo = Photo(image=form.cleaned_data['image'])
    predicted, percentage = photo.predict()


    template = loader.get_template('carbike/result.html')


    context = {
        'photo_name': photo.image.name,
        'photo_data': photo.image_src(),
        'predicted': predicted,
        'percentage': percentage,
    }

    return HttpResponse(template.render(context, request))

###models.py

from django.db import models

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import load_model
from PIL import Image
import io, base64

graph = tf.get_default_graph()

class Photo(models.Model):
    image = models.ImageField(upload_to='Photos')

    IMAGE_SIZE = 224 # 画像サイズ
    MODEL_FILE_PATH = './carbike/ml_models/vgg16_transfer.h5' # モデルファイル
    classes = ["car", "motorbike"]
    num_classes = len(classes)

  # 引数から画像ファイルを参照して読み込む
    def predict(self):
      model = None
      global graph
      with graph.as_default():
          model = load_model(self.MODEL_FILE_PATH)

          img_data = self.image.read()
          img_bin = io.BytesIO(img_data)

          image = Image.open(img_bin)
          image = image.convert("RGB")
          image = image.resize((self.IMAGE_SIZE, self.IMAGE_SIZE))
          data = np.asarray(image) / 255.0
          X = []
          X.append(data)
          X = np.array(X)

          # モデルのロード
          #model = laoad_model('./vgg16_transfer.h5')

          result = model.predict([X])[0]
          predicted = result.argmax()
          percentage = int(result[predicted] * 100)

          #print(self.classes[predicted], percentage)
          return self.classes[predicted],percentage



# Create your models here.

absl-py                0.11.0
appnope                0.1.2
argon2-cffi            20.1.0
asgiref                3.3.1
astor                  0.8.1
astroid                2.4.2
astunparse             1.6.3
async-generator        1.10
attrs                  20.3.0
backcall               0.2.0
beautifulsoup4         4.9.3
bleach                 3.2.1
cachetools             4.2.0
certifi                2020.12.5
cffi                   1.14.4
chardet                4.0.0
decorator              4.4.2
defusedxml             0.6.0
Django                 3.1.5
django-bootstrap4      2.3.1
entrypoints            0.3
flatbuffers            1.12
flickrapi              2.4.0
gast                   0.3.3
google-auth            1.24.0
google-auth-oauthlib   0.4.2
google-pasta           0.2.0
grpcio                 1.32.0
h5py                   2.10.0
idna                   2.10
importlib-metadata     2.0.0
ipykernel              5.3.4
ipython                7.19.0
ipython-genutils       0.2.0
isort                  5.6.4
jedi                   0.18.0
Jinja2                 2.11.2
joblib                 1.0.0
jsonschema             3.2.0
jupyter-client         6.1.7
jupyter-core           4.7.0
jupyterlab-pygments    0.1.2
Keras-Applications     1.0.8
Keras-Preprocessing    1.1.2
lazy-object-proxy      1.4.3
Markdown               3.3.3
MarkupSafe             1.1.1
mccabe                 0.6.1
mistune                0.8.4
mkl-fft                1.2.0
mkl-random             1.1.1
mkl-service            2.3.0
mock                   4.0.3
nbclient               0.5.1
nbconvert              6.0.7
nbformat               5.0.8
nest-asyncio           1.4.3
notebook               6.1.6
numpy                  1.19.2
oauthlib               3.1.0
opt-einsum             3.3.0
packaging              20.8
pandocfilters          1.4.3
parso                  0.7.0
pexpect                4.8.0
pickleshare            0.7.5
Pillow                 8.1.0
pip                    20.3.3
prometheus-client      0.9.0
prompt-toolkit         3.0.8
protobuf               3.13.0
ptyprocess             0.6.0
pyasn1                 0.4.8
pyasn1-modules         0.2.8
pycparser              2.20
Pygments               2.7.3
pylint                 2.6.0
pyparsing              2.4.7
pyrsistent             0.17.3
python-dateutil        2.8.1
pytz                   2020.5
PyYAML                 5.3.1
pyzmq                  20.0.0
requests               2.25.1
requests-oauthlib      1.3.0
requests-toolbelt      0.9.1
rsa                    4.7
scikit-learn           0.24.0
scipy                  1.5.2
Send2Trash             1.5.0
setuptools             51.1.2
six                    1.15.0
soupsieve              2.1
sqlparse               0.4.1
tensorboard            1.14.0
tensorboard-plugin-wit 1.7.0
tensorflow             1.14.0
tensorflow-estimator   1.14.0
termcolor              1.1.0
terminado              0.9.1
testpath               0.4.4
threadpoolctl          2.1.0
toml                   0.10.1
tornado                6.1
traitlets              5.0.5
typed-ast              1.4.1
typing-extensions      3.7.4.3
urllib3                1.26.2
wcwidth                0.2.5
webencodings           0.5.1
Werkzeug               1.0.1
wheel                  0.36.2
wrapt                  1.12.1
zipp                   3.4.0

どのファイルを共有すればいいのかわかりませんので、

他のファイルを閲覧確認される場合、質問お願いします。

index.htmlコード

index.html
1{% extends 'carbike/base.html' %}
2{% block title %}車・バイク推定アプリメニュー{% endblock %}
3
4{% block content %}
5<div>
6    <h4 class="mt-4 mb-5 border-bottom"車・バイクの推定アプリ>
7    <p>画像ファイルを選択して推定ボタンをクリックしてください。</p>
8    <form action = "{% url 'carbike:predict' %}" method="post" class = "form" enctype = "mutipart/form-data">
9    {% csrf_token %}
10    <div class="form-group">
11        <div class= "custom-file">
12            {{ form.image }}
13            <label class="custom-file-label" for="customFile">
14                推定したいファイルを選択してください
15            </label>
16        </div>
17    </div>
18    <button type="submit" class="btn btn-primary">推定する！</button>
19    </from>
20</div>
21{% endblock %}```
22
23

forms.pyコード

python:forms.py
1from django import forms
2
3class PhotoForm(forms.Form):
4    image = forms.ImageField(widget=forms.FileInput(attrs={'class':'custom-file-input'}))

errormaker74

2021/02/05 13:08

バリデーションがうまくいかなかったときの処理として`raise ValueError('Formが不正です')`が記述されていますが、ここでエラーが起きています。意図してエラーを起こす処理を書いているなら、問題なくエラーが表示されているように見えます。

iphone

2021/02/05 15:13

解答ありがとうございます。 is_valid(): で有効かどうかの判定。有効なデータ出なければ、raise ValueError('Formが不正です')でエラーを出すことにしています。フォームに正しくデータが入っている場合、データを保存するために写真データのphotoの変数名で宣言して、画像ファイルを扱うためのオブジェクトに格納。エラーが表示される場合（image=form.cleaned_data['image']　)imgキーを取り出せていないんでしょうか？

errormaker74

2021/02/05 16:11

> エラーが表示される場合（image=form.cleaned_data['image']　)imgキーを取り出せていないんでしょうか？回答としてはエラーが表示される場合、`photo = Photo(image=form.cleaned_data['image'])`の処理まで進んでいません。 `form.is_valid()`にてformからの入力値の検証(バリデーション)を満たせていません。質問に記載されている情報だけでは推測が難しいと思います。もし差し支えなければ'carbike/index.html'の内容や`forms.py`の内容を記載すると回答がつきやすくなるかもしれませんね。現状、調査すべき点は以下の2点かと思います。・index.htmlのformタグでどのようにpostしているか？・forms.pyにてPhotoFormの項目(フィールド)をどのように定義しているか？

iphone

2021/02/06 01:03

forms.py ,index.html フォルダ追加しました。お忙しいと思いますが、お返事の程よろしくお願いします。