質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.44%
Visual Studio Code

Visual Studio Codeとは、Microsoft社が開発したマルチプラットフォーム対応のテキストエディタです。Visual Studioファミリーの一員でもあります。拡張性とカスタマイズ性が高く、テキストエディタでありながら、IDEと遜色ない機能を備えることができます。

Streamlit

Streamlitは、Pythonでフロントエンドアプリケーションを構築できるフレームワーク。HTML/CSSの知識が不要で、描画ライブラリで作成したグラフを埋め込むことが可能です。機械学習のレポート作成やデータ分析にも応用できます。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

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。

Q&A

解決済

1回答

324閲覧

「zsh: bus error」エラーの直し方が分かりません

sssvvv

総合スコア1

Visual Studio Code

Visual Studio Codeとは、Microsoft社が開発したマルチプラットフォーム対応のテキストエディタです。Visual Studioファミリーの一員でもあります。拡張性とカスタマイズ性が高く、テキストエディタでありながら、IDEと遜色ない機能を備えることができます。

Streamlit

Streamlitは、Pythonでフロントエンドアプリケーションを構築できるフレームワーク。HTML/CSSの知識が不要で、描画ライブラリで作成したグラフを埋め込むことが可能です。機械学習のレポート作成やデータ分析にも応用できます。

MacOS(OSX)

MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。

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。

0グッド

1クリップ

投稿2024/02/28 03:35

実現したいこと

zsh: bus errorの直し方が分からないので教えていただきたいです。プログラミングは学習中で初心者のため、なるべく初心者でも分かるようにしていただけると幸いです。

発生している問題・分からないこと

使用デバイスはMacで、VScodeを使って、streamlitで顔判別のアプリケーションを作っていました。
画像をアップロードして、「判定結果を見る」というボタンを押すと画面が遷移すると同時に遷移先に判定が表示される流れですが、画像をアップロードするとすぐにbus errorが発生します。
色々と検証するために画像アップロード→判定を繰り返していたのですが、途中で処理が遅くなり、その後からは画像をアップロードしてもエラーになるようになりました。
このエラーが発生する前はなんの問題もなく動いていました。

エラーメッセージ

error

1zsh: bus error streamlit run kpopDetection.py

該当のソースコード

Python

1import streamlit as st 2import numpy as np 3from PIL import Image 4import cv2 5import torch 6import torch.nn as nn 7import torch.nn.functional as F 8import torchvision.transforms as transforms 9 10class CNN(nn.Module): 11 12 def __init__(self): 13 super(CNN, self).__init__() 14 self.cn1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) 15 self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) 16 self.cn2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) 17 self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) 18 self.cn3 = nn.Conv2d(16, 32, 4) 19 self.dropout = nn.Dropout2d() 20 self.fc1 = nn.Linear(32*10*10, 120) 21 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) 22 self.fc3 = nn.Linear(84, 5) 23 24 def forward(self, x): 25 x = F.relu(self.cn1(x)) 26 x = self.pool1(x) 27 x = F.relu(self.cn2(x)) 28 x = self.pool2(x) 29 x = F.relu(self.cn3(x)) 30 x = self.dropout(x) 31 x = x.view(-1, 32*10*10) 32 x = F.relu(self.fc1(x)) 33 x = F.relu(self.fc2(x)) 34 x = self.fc3(x) 35 36 return x 37 38#読み込んだ画像の中からウマ娘の顔を検出し,名前とBoxを描画する関数 39def detect(image, model): 40 #顔検出器の準備 41 classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml") 42 43 #画像をグレースケール化 44 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 45 #画像の中から顔を検出 46 faces = classifier.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor = 1.0001) 47 #1人以上の顔を検出した場合 48 if len(faces)>0: 49 for face in faces: 50 x, y, width, height = face 51 detect_face = image[y:y+height, x:x+width] 52 detect_face = cv2.resize(detect_face, (64, 64)) 53 if detect_face.shape[0] < 64: 54 print("tuuka") 55 continue 56 detect_face = cv2.resize(detect_face, (64,64)) 57 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) 58 detect_face = transform(detect_face) 59 detect_face = detect_face.view(1,3,64,64) 60 61 output = model(detect_face) 62 print(f"output{output}") 63 name_type = output.argmax(dim=1, keepdim=True) 64 print(name_type) 65 name = type_to_name(name_type) 66 else: 67 name = "Impossible to detect" 68 return name 69 70 71def type_to_name(name_type): 72 if name_type == 0: 73 name = "HYBE" 74 elif name_type == 1: 75 name = "JYP" 76 elif name_type == 2: 77 name = "SM" 78 elif name_type == 3: 79 name = "STARSHIP" 80 elif name_type == 4: 81 name = "YG" 82 83 return name 84 85 86def main(): 87 st.set_page_config(layout="centered") 88 #タイトルの表示 89 st.title("KPOP事務所顔診断") 90 #アプリの説明の表示 91 st.markdown("韓国の事務所別の顔を識別するアプリです") 92 93 image = st.file_uploader("画像をアップロードしてください", type=['jpg','jpeg', 'png']) 94 is_men = st.radio("性別を選択", ("男性", "女性"), horizontal=True, args=[1, 0]) 95 st.button('判定結果を見る', on_click=change_page) 96 97 if is_men == "男性": 98 sex = '男性' 99 else: 100 sex = '女性' 101 102 if sex == '男性': 103 model = CNN() 104 checkpoint = torch.load("./men_cnn.pt", map_location=torch.device('cpu')) 105 model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) 106 model.eval() 107 if image != None: 108 109 #画像の読み込み 110 image = np.array(Image.open(image)) 111 #画像からウマ娘の顔検出を行う 112 detect_name = detect(image, model) 113 st.session_state['output'] = detect_name 114 print(f'{detect_name}') 115 print('男性を選択') 116 117 elif sex == '女性': 118 model = CNN() 119 checkpoint = torch.load("./women_cnn.pt", map_location=torch.device('cpu')) 120 model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) 121 model.eval() 122 if image != None: 123 124 #画像の読み込み 125 image = np.array(Image.open(image)) 126 #画像からウマ娘の顔検出を行う 127 detect_name = detect(image, model) 128 st.session_state['output'] = detect_name 129 print(f'{detect_name}') 130 print('女性を選択') 131 132def next_page(): 133 st.title('KPOP事務所顔診断') 134 path = f"./output_img/{st.session_state['output']}_out.png" 135 img = np.array(Image.open(path)) 136 st.image(img) 137 st.button('戻る', on_click=back_page()) 138 139def change_page(): 140 st.session_state['page_control'] = 1 141 142def back_page(): 143 st.session_state['page_control'] = 0 144 st.session_state['output'] = None 145 146 147 148 149if __name__ == "__main__": 150 if ("page_control" in st.session_state and st.session_state["page_control"] == 1): 151 next_page() 152 else: 153 st.session_state["page_control"] = 0 154 main()

試したこと・調べたこと

  • teratailやGoogle等で検索した
  • ソースコードを自分なりに変更した
  • 知人に聞いた
  • その他
上記の詳細・結果

いらないファイルを削除してメモリを増やしたり、仮想環境を作り直してみましたが、直りませんでした。

補足

不足してい情報がある際はお伝えください。その時にターミナルを使用して調べる場合はコマンドまで教えていただけるとありがたいです。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

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。

guest

回答1

0

自己解決

すみません。自己解決しました!
今後の自分のために残しておきます。
46行目 faces = classifier.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor = 1.0001)の
scaleFactor = 1.0001の部分をscaleFactor = 1.01くらいにしたら直りました!なんでかは分かりません。
なんでか分かる人がいらっしゃればぜひ教えていただきたいです。

投稿2024/02/28 03:48

sssvvv

総合スコア1

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。

ardin

2024/02/29 07:31

これに詳しいわけではありませんが、関数仕様を見る限り、 scaleFactor = 1.0001となっているので、画像縮小率が0.01%です。 縮小をこのステップでひたすら繰り返して検出用のモデルと一致するものをさがすことになるのですが、 ステップが小さすぎてメモリやCPUパワーも相当に食いそうに思います。 エラーについては、どこかでメモリアクセス異常が起きた結果でしょう。 おそらくステップが細かすぎて想定外なのだと思います。(スタックオーバーフローのようなことが起きていると考えていいのかも) そして、どこかでメモリリークが起きていて正常に動作できないようになった可能性もあります。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.44%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問