【Python】ValueErrorが出てしまいます。

Question

前提

python初心者です。
https://sasuwo.org/image-classification/#toc2
上記のサイトを参考にGoogle Colabで画像認識AIを作っていたところ、"NameError: name 'X_train' is not defined"というエラーが出てしまいました。
どなたか解決方法をご教示頂けたら幸いです。

追記　ご回答頂いたことを試してみると質問したname errorは出なくなったのですが、value error　というエラーが発生しました。
どなたか解決方法をご教示頂けたら幸いです。

実現したいこと

エラーが発生しない

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-343adfe60263> in <module>
     41 
     42 #学習データとテストデータに分ける（テストデータ二割、学習データ八割）
---> 43 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2)
     44 #学習データ（八割）
     45 print(X_train.shape)



1 frames

/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/model_selection/_split.py in _validate_shuffle_split(n_samples, test_size, train_size, default_test_size)
   2096 
   2097     if n_train == 0:
-> 2098         raise ValueError(
   2099             "With n_samples={}, test_size={} and train_size={}, the "
   2100             "resulting train set will be empty. Adjust any of the "

ValueError: With n_samples=0, test_size=0.2 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 google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

%cd "/content/drive/My Drive/Google Colab"

import os
import cv2
import numpy as np
import glob as glob
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.utils import np_utils


#フォルダをクラス名にする
path = "img/deep_learning"
folders = os.listdir(path)

#フォルダ名を抽出
classes = [f for f in folders if
os.path.isdir(os.path.join(path, f))]
n_classes = len(classes)

#画像とラベルの格納
X = []
Y = []

#画像を読み込みリサイズする
for label,class_name in enumerate(classes):
  files = glob.glob(path + "/" + class_name + "/*.jpg")
  for file in files:
    img = cv2.imread(file)
    img = cv2.resize(img,dsize=(224,224))
    X.append(img)
    Y.append(label)

~~打ち消し線~~#精度を上げるために正規化
X = np.array(X)
X = X.astype('float32')
X /= 255.0

#ラベルの変換

Y = np.array(Y)
Y = np_utils.to_categorical(Y,n_classes)
Y[:5]

#学習データとテストデータに分ける（テストデータ二割、学習データ八割）
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2)
#学習データ（八割）
print(X_train.shape)
#テストデータ（二割）
print(X_test.shape)
#学習データ（八割）
print(Y_train.shape)
#テストデータ（二割）
print(Y_test.shape)

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Sequential
from keras.models import model_from_json
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Activation, Dense, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

#vgg16
input_tensor = Input(shape=(224,224,3))
#最後の１０００層を省く
base_model = VGG16(weights='imagenet',input_tensor=input_tensor,include_top=False)


#後付けで入れたい層の作成
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(n_classes, activation='softmax'))

#結合
model = Model(inputs=base_model.input,outputs=top_model(base_model.output))


#学習させない層
for layer in model.layers[:15]:
  layer.trainable = False

print('# layers=', len(model.layers))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

model.summary()

#学習データで学習
model.fit(X_train, Y_train, epochs = 20, batch_size = 16)

#テストデータで精度確認
score = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size = 16)

試したこと

調べてみると、ValueError: n_samples=0、test_size=0.2、train_size=None の場合、結果のトレーニング セットは空になります。 前述のパラメータのいずれかを調整します。という意味みたいです。
そして、Stack Overflowというサイトに同じエラーになった人が質問をしていてその答えに"私の場合、データへのパスが無効でした。 ロードされたファイルへのパスが存在するかどうか、またはファイルを読み取る変数にデータが保持されているかどうかを確認してください。"と書かれてありました。
しかし、私ではこの意味が理解できなかったので質問をさせて頂きました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

MacBook Pro 13.0.1
Python 3.11.0

Answer 1

参考サイトと比べて下記が異なっていますね。

for label,class_name in enumerate(classes):で始まるループ部分はY.append(label)までです。質問のコードですとprint(Y_test.shape)までインデントがループ処理内に入ってしまっていますので、インデントを修正してください。

インデントを修正した上でコードを実行してもエラーが発生するか確認してください。

Comments

[atomu__]

ご回答ありがとうございます！
ご指摘頂いたインデントを修正したところ、質問したname error はなくなったのですが
“ValueError: with n_sample=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.”というエラーが出てしまいました。
調べたところ、train_size=None の場合結果のトレーニングセットは空になります。前述のパラメータのいずれかを調整します。という意味みたいです。
もしよろしければ、このエラーの解決方法もご教示頂けたら幸いです。

[meg_]

エラー発生行はどこでしょうか？
現在の進捗とエラーメッセージ全文（ユーザー名は隠していただいて結構です）を質問に追記されると回答がつきやすくなるかと思います。

[atomu__]

コメントありがとうございます！
エラーメッセージ全文や試したことを追記しました。
ご丁寧にありがとうございます。

[meg_]

X と Y の値がどうなっているか確認されましたか？ 未だなら確認してみてください。

[atomu__]

返信が遅れました。
コメントありがとうございます。
print(X)とprint(Y)を実行してみたところXは[],Yも[]となりました。
print(X_train)やprint(Y_train)も実行してみましたが、"NameError: name 'X_train' is not defined"とエラーが出てしまいました。

[meg_]

X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size = 0.2) で発生した ValueError は X, Y のデータが無かったのが原因ですね。
files = glob.glob(path + "/" + class_name + "/*.jpg") のコード実行後に、files にちゃんと画像ファイルへのパスが代入されていますか？（パスが間違っている可能性が高い気がします）

[atomu__]

コメントありがとうございます！
もうわけが分からなくなってしまったのでyoutubeを見てもう一回ファイル構成からコードまで最初からやり直すと、files = glob.glob("./images/" + class_name + "/*.jpg")の"jpg"が私の場合大文字の"JPG"だということが分かりました！大文字にするとエラーは消え、画像認識AIを無事作り終える事ができました！
初心者の私に丁寧にご返信頂きまして本当にありがとうございます！
ベストアンサーとさせて頂きます！