2017-02-16 6 views
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Ich lief Tensorflow in Ubuntu (in VirtualEnv).Tensorflow - (retrain.py) OSError: [Errno 2] Keine solche Datei oder Verzeichnis: ''

Ich will Trainingsmodell erstellen ... (retrain.py mit dem Modell zu trainieren) ..

Github Code-Link ==>https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

Ich versuchte Befehl zu verwenden, in Terminal

zu laufen
python image_retraining/retrain.py \ 

    --bottleneck_dir= /tf_files/bottlenecks \ 

    --how_many_training_steps 100 \ 

    --model_dir= /tf_files/inception \ 

    --output_graph= /tf_files/retrained_graph.pb \ 

    --output_labels= /tf_files/retrained_labels.txt \ 

    --image_dir = /Image_Processing/theory/Green 

Ich bekomme Fehler. Wie dieser Fehler zu lesen und wie es zu lösen ..

Traceback (most recent call last): 
    File "image_retraining/retrain.py", line 1061, in <module> 
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) 
    File "/Image_Processing/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 43, in run 
    sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough)) 
    File "image_retraining/retrain.py", line 777, in main 
    maybe_download_and_extract() 
    File "image_retraining/retrain.py", line 288, in maybe_download_and_extract 
    os.makedirs(dest_directory) 
    File "/Image_Processing/tensorflow/lib/python2.7/os.py", line 157, in makedirs 
    mkdir(name, mode) 
OSError: [Errno 2] No such file or directory: '' 

Hinweis: - Ich bin neu in tensorflow und gerade erst begonnen, es zu benutzen ..

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Es versucht, das Modellverzeichnis zu erstellen und scheint fehlzuschlagen. Können Sie 'dest_directory' vor' os.makedirs' drucken? – drpng

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Danke für das Aufzeigen .. dest_directory ist leerer String .. –

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@ THINK-TANK Wie hast du das dest_directory angegeben? – Wideem

Antwort

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während retrain.py ausgeführt wird, haben Sie nicht um alle Parameter anzugeben. Nur angeben

python /path_to_file/retrain.py --img_dir /dir_containing_subfolders_of_images 

, während der Code ausgeführt wird, und es wird Standardpfad für weitere Argumente verwenden. z.B./tmp/some_dir_or_file für die meisten Fälle.

Wenn Sie benutzerdefinierte Speicherorte angeben möchten, erstellen Sie die gewünschten Verzeichnisse und geben Sie diese Pfade an. z.

python /path_to_file/retrain.py 
--img_dir /dir_containing_subfolders_of_images 
--how_many_training_steps number_of_steps 
--output_graph /dirPath_to_store_output_graph/file_name.pb 
--output_labels /dirPath_to_store_output_labels/file_name.txt 
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