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
ここにより詳細な情報を記載してください。
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