前提・実現したいこと
画像はディレクトリに存在しているのですが、以下のようなエラーが出ます。
解決策を教えていただけませんでしょうか?
発生している問題・エラーメッセージ
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-5847077c4220> in <module> 26 Y = np.array(Y) 27 ---> 28 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) 29 xy = (X_train, X_test, y_train, y_test) 30 np.save("./image_data.npy", xy) ~\anaconda\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py in train_test_split(*arrays, **options) 2128 2129 n_samples = _num_samples(arrays[0]) -> 2130 n_train, n_test = _validate_shuffle_split(n_samples, test_size, train_size, 2131 default_test_size=0.25) 2132 ~\anaconda\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py in _validate_shuffle_split(n_samples, test_size, train_size, default_test_size) 1808 1809 if n_train == 0: -> 1810 raise ValueError( 1811 'With n_samples={}, test_size={} and train_size={}, the ' 1812 'resulting train set will be empty. Adjust any of the ' ValueError: With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.
該当のソースコード
from keras.utils import np_utils import keras import numpy as np import os,glob from sklearn.model_selection import train_test_split classes = os.listdir("./Downloads./image_classfier./image") image_size = 50 X = [] Y = [] for index, name in enumerate(classes): photos_dir = "./Downloads./image_classfier./image" + name files = glob.glob(photos_dir + "/*.jpg") for i,file in enumerate(files): if i > 300: break image = Image.open(file) image = image.convert("RGB") image = image.resize((image_size, image_size)) data = np.asarray(image) X.append(data) Y.append(index) X = np.array(X) Y = np.array(Y) X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) xy = (X_train, X_test, y_train, y_test) np.save("./image_data.npy", xy)
試したこと
files = glob.glob(photos_dir + "/*.jpg")のところをglob.glob(photos_dir)としてみてもダメでした。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
anacondaのjupyter notebookでやっています。
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2021/03/15 14:41
2021/03/15 14:45
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2021/03/17 19:13