FileNotFoundError: No such file: -> Error occuring due to TimeOut of Google Drive?
FileNotFoundError: No such file: -> Error occuring due to TimeOut of Google Drive?
我用序列 class 创建了一个 DataGenerator
。
import tensorflow.keras as keras
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import math
from tensorflow.keras.utils import Sequence
Here, `x_set` is list of path to the images and `y_set` are the associated classes.
class DataGenerator(Sequence):
def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
self.x, self.y = x_set, y_set
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)
def __getitem__(self, idx):
batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
self.batch_size]
batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
self.batch_size]
return np.array([
resize(imread(file_name), (224, 224))
for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)
然后,我将其应用于我的训练和验证数据。 X_train
是一个字符串列表,其中包含训练数据的图像路径。 y_train
是训练数据的单一编码标签。验证数据也是如此。
我使用以下代码创建了图像路径:
X_train = []
for name in train_FileName:
file_path = r"/content/gdrive/My Drive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/" + name
X_train.append(file_path)
之后,我将 DataGenerator
应用于训练和验证数据:
training_generator = DataGenerator(X_train, y_train, batch_size=32)
validation_generator = DataGenerator(X_val, y_val, batch_size=32)
后来我用fit_generator
方法运行一个模型:
model.fit_generator(generator=training_generator,
validation_data=validation_generator,
steps_per_epoch = num_train_samples // 32,
validation_steps = num_val_samples // 32,
epochs = 10,
use_multiprocessing=True,
workers=2)
在 CPU 上,它第一次运行良好,我的模型已初始化,第一个纪元开始。然后,我将 Google Colab 中的 运行time 类型更改为 GPU 并再次 运行 模型。
并得到以下错误:
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-f43ade94ee10> in <module>()
5 epochs = 10,
6 use_multiprocessing=True,
----> 7 workers=2)
16 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/imageio/core/request.py in _parse_uri(self, uri)
271 # Reading: check that the file exists (but is allowed a dir)
272 if not os.path.exists(fn):
--> 273 raise FileNotFoundError("No such file: '%s'" % fn)
274 else:
275 # Writing: check that the directory to write to does exist
FileNotFoundError: No such file: '/content/gdrive/My Drive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/s01_l01/1_1.png'
今天,运行在没有使用 GPU 的情况下运行程序时,我也遇到了这个错误。当 运行 启动程序时,Colab 告诉我 Google Drive Time Out。那么,这个错误是由于 Google Drive 超时造成的吗?如果是,我该如何解决?
有谁知道我应该在程序中更改什么?
好像是输入的问题。您的模型找不到输入文件。如果您更改运行时间,则会恢复出厂设置。会话中的所有磁盘内容都将被删除。
运行 个单元格,如果您在两者之间更改运行时。
您可以编写此代码以避免 google 控制台中的 colab 超时
ConnectButton() {
console.log("Connect pushed");
document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-
button").shadowRoot.querySelector("#connect").click()
}
setInterval(ConnectButton,60000);
来源:How to prevent Google Colab from disconnecting?
我用序列 class 创建了一个 DataGenerator
。
import tensorflow.keras as keras
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import math
from tensorflow.keras.utils import Sequence
Here, `x_set` is list of path to the images and `y_set` are the associated classes.
class DataGenerator(Sequence):
def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
self.x, self.y = x_set, y_set
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)
def __getitem__(self, idx):
batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
self.batch_size]
batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
self.batch_size]
return np.array([
resize(imread(file_name), (224, 224))
for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)
然后,我将其应用于我的训练和验证数据。 X_train
是一个字符串列表,其中包含训练数据的图像路径。 y_train
是训练数据的单一编码标签。验证数据也是如此。
我使用以下代码创建了图像路径:
X_train = []
for name in train_FileName:
file_path = r"/content/gdrive/My Drive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/" + name
X_train.append(file_path)
之后,我将 DataGenerator
应用于训练和验证数据:
training_generator = DataGenerator(X_train, y_train, batch_size=32)
validation_generator = DataGenerator(X_val, y_val, batch_size=32)
后来我用fit_generator
方法运行一个模型:
model.fit_generator(generator=training_generator,
validation_data=validation_generator,
steps_per_epoch = num_train_samples // 32,
validation_steps = num_val_samples // 32,
epochs = 10,
use_multiprocessing=True,
workers=2)
在 CPU 上,它第一次运行良好,我的模型已初始化,第一个纪元开始。然后,我将 Google Colab 中的 运行time 类型更改为 GPU 并再次 运行 模型。
并得到以下错误:
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-f43ade94ee10> in <module>()
5 epochs = 10,
6 use_multiprocessing=True,
----> 7 workers=2)
16 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/imageio/core/request.py in _parse_uri(self, uri)
271 # Reading: check that the file exists (but is allowed a dir)
272 if not os.path.exists(fn):
--> 273 raise FileNotFoundError("No such file: '%s'" % fn)
274 else:
275 # Writing: check that the directory to write to does exist
FileNotFoundError: No such file: '/content/gdrive/My Drive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset/s01_l01/1_1.png'
今天,运行在没有使用 GPU 的情况下运行程序时,我也遇到了这个错误。当 运行 启动程序时,Colab 告诉我 Google Drive Time Out。那么,这个错误是由于 Google Drive 超时造成的吗?如果是,我该如何解决? 有谁知道我应该在程序中更改什么?
好像是输入的问题。您的模型找不到输入文件。如果您更改运行时间,则会恢复出厂设置。会话中的所有磁盘内容都将被删除。
运行 个单元格,如果您在两者之间更改运行时。
您可以编写此代码以避免 google 控制台中的 colab 超时
ConnectButton() {
console.log("Connect pushed");
document.querySelector("#top-toolbar > colab-connect-
button").shadowRoot.querySelector("#connect").click()
}
setInterval(ConnectButton,60000);
来源:How to prevent Google Colab from disconnecting?