ローカル環境では実行されるけれども、google colaboratoryではlist型とstr型が混じって実行されませんとでます。どうしたらいいか教えていただきたいです。
from PIL import Image import os, glob import numpy as np from sklearn import model_selection from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/kera_lesson_making_colab_ver/folder" classes =[os.listdir(path)] num_classes = len(classes) image_size = 50 #画像の読み込み X=[] Y=[] for index, classlabel in enumerate(classes):#%猿イノシし、からすのデータをそれぞれ変換していく photos_dir= "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/kera_lesson_making_colab_ver/folder/"+ classlabel files = glob.glob(photos_dir + "*.jpg" ) for i, file in enumerate(files): if i>=400:break #% forを抜ける image = Image.open(file) image = image.convert("RGB") #%R34G54B158とかの数字データになる。 image = image.resize((image_size,image_size)) data = np.asarray(image) #%数字データにする X.append(data) Y.append(index) X= np.array(X)#%いまはXはlist型になってるけどtensorflowが扱い安いnp.array形にする Y= np.array(Y) X_train,X_test,y_train,y_test = model_selection.train_test_split(X, Y) #%XYをそれぞれテスト用と訓練ように分割する xy= (X_train, X_test,y_train,y_test) np.save("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/kera_lesson_making_colab_ver/judge.npy",xy) #%データをanimal.npyというファイルに全て保存する
とコードを打ち込むと
TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-3f2a70c25c26> in <module>() 15 Y=[] 16 for index, classlabel in enumerate(classes):#%猿イノシし、からすのデータをそれぞれ変換していく ---> 17 photos_dir= "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/kera_lesson_making_colab_ver/folder/"+ classlabel 18 files = glob.glob(photos_dir + "*.jpg" ) 19 for i, file in enumerate(files): TypeError: can only concatenate str (not "list") to str
となってしまいます。
これはどうしたら良いですか?
ぜひ教えていただきたいです。
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2021/02/28 05:49