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DataSet

DataSetは、ADO.NETアーキテクチャのコンポーネントです。データベースから取得したレコードをメモリ領域に格納するクラスを指します。データの保持やテーブル間のリレーション・制約といった保持も可能です。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pytorchで自作のデータセットを作成したい

cetus

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DataSet

DataSetは、ADO.NETアーキテクチャのコンポーネントです。データベースから取得したレコードをメモリ領域に格納するクラスを指します。データの保持やテーブル間のリレーション・制約といった保持も可能です。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/02/10 03:11

前提・実現したいこと

猫と犬のデータセット (https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats) を使用して猫と犬を判別するモデルの作成をするにあたり自作のデータセットを作る部分で躓いています。
データセットから一枚分の画像を取り出したときにデータセットクラスのgetitemの部分でエラーが出ているようなのですが解決できません。
どなたかよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "C:~~/data_aug.py", line 130, in <module> print(data[1]) File "C:~~/data_aug.py", line 112, in __getitem__ row = os.path.join(dir, self.file_list[idx]) File "C:~~\ntpath.py", line 76, in join path = os.fspath(path) TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not builtin_function_or_method

該当のソースコード

python

1import torch 2import cv2 3import os 4 5class cats_and_dogs_dataset(torch.utils.data.Dataset): 6 7 def __init__(self, file_list, dir, mode=True, transform=None): 8 self.file_list = file_list 9 self.dir = dir 10 self.transform = transform 11 self.mode = mode 12 if self.mode: 13 if 'dog' in self.file_list[0]: 14 self.label = 1 15 else: 16 self.label = 0 17 18 def __len__(self): 19 return len(self.file_list) 20 21 def __getitem__(self, idx): 22 row = os.path.join(dir, self.file_list[idx]) 23 img = cv2.imread(row) 24 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 25 26 if self.transform: 27 img = self.transform(img) 28 29 if self.mode == 'train': 30 return img.astype('float32'), self.label 31 else: 32 return img.astype('float32'), self.file_list[idx] 33 34DATADIR = r"D:\download\train" 35train_files = os.listdir(DATADIR) 36files = [tf for tf in train_files] 37data = cats_and_dogs_dataset(files, DATADIR, transform = None) 38 39print(data[1])

試したこと

row = os.path.join(dir, self.file_list[idx])の部分についてfile_listの部分を一つ自分で選んできてクラスの外側で実行したところ動作しました。そのためエラーで出ているbuiltin_function_or_methodというのが何を意味しているのか分からず解決できずにいます。

ファイル構成

\train
├cat.0.jpg, cat.1.jpg, cat.2.jpg, ..., cat.12499.jpg, dog.0.jpg, dog.1.jpg, ..., dog.12499.jpg

猫と犬の画像が12500枚ずつで合計25000枚あります。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python 3.7.9
torch 1.7.1

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回答1

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ベストアンサー

self.dir ではないですか。dir だと組み込み関数 dir を参照しています。

diff

1- row = os.path.join(dir, self.file_list[idx]) 2+ row = os.path.join(self.dir, self.file_list[idx])

投稿2021/02/10 03:13

tiitoi

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