前提・実現したいこと
pythonで"ディープラーニングを使用して「あなたにそっくりな女優判別プログラム」を作ったおはなし"
リンク:https://qiita.com/k_eita/items/a50a4cae0aa2598422e4
というものを参考にしてシステムを作成しています。
numpyファイルを読み込もうとしていたら以下のエラーメッセージが発生しました。
発生している問題・エラーメッセージ
Traceback (most recent call last): File "c:/Users/Owner/Documents/anaconda_vs/appale_project/use_snn.py", line 93, in <module> main() File "c:/Users/Owner/Documents/anaconda_vs/appale_project/use_snn.py", line 26, in main X_train, X_val, Y_train, Y_val = np.load("./" + in_npy) File "C:\Users\Owner\anaconda3\envs\cnn_env\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 417, in load fid = stack.enter_context(open(os_fspath(file), "rb")) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './appale_rgb.npy'
該当のソースコード
python
1from inspect import CORO_SUSPENDED 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4import keras 5from keras.models import Sequential 6from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D 7from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense 8from keras.utils import np_utils 9from keras.utils import plot_model 10 11#numpyファイルの読み込み 12in_npy = "appale_rgb.npy" 13#出力するモデル名を指定 14out_model = "appale_out.h5" 15 16#CNN設定 17CATEGORY_NUM = 5 18BATCH_SIZE = 32 19EPOCHS = 15 20LEARNING_RATE = 0.0001 21 22def main(): 23 #画像データの読み込む 24 X_train, X_val, Y_train, Y_val = np.load("./" + in_npy) 25 #正規化を行う(最大値:256で割って0~1に収束) 26 X_train = X_train.astype("float")/ 256 27 X_val = X_val.astype("float") / 256 28 #ラベルをベクトルに変換 29 Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train, CATEGORY_NUM) 30 Y_val = np_utils.to_categorical(Y_val, CATEGORY_NUM) 31 32 #学習の実行 33 model = model_train(X_train, Y_train, X_val, Y_val)
試したこと
・絶対パスを入力する
・新たなファイルを作ってそこで実行してみる
・再起動
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
・Python3.7.10 64bit
・仮想環境 anaconda3
・keras 2.4.3
・tensorflow 2.3.0
・matplotlib 3.3.4
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