подробности:
Python 3.7.1, Mac OS High Sierra 10.13.6. Я использую IDLE и запускаю программу через терминал. Недавно у меня был успех с рукописными числами MNIST, и теперь я пытаюсь обучить Генеративную Состязательную Сеть со своим собственным набором данных. Набор данных представляет собой папку изображений.
Ошибка:
Traceback (most recent call last):
File "Pride.py", line 29, in <module>
listing = os.listdir(path1)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'Users/darren/Desktop/Pride'
Я смотрел на другие темы по этой проблеме, но не понимаю, что не так с моим путем, поэтому я извиняюсь, если моя ошибка связана с чем-то простым. Файл Python, который я выполняю из терминала, и моя папка набора данных находятся на моем рабочем столе.
Вот мой код до этого момента:
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD,RMSprop,adam
from keras.utils import np_utils
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import os
import theano
from PIL import Image
from numpy import *
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
# input image dimensions
img_rows, img_cols = 200, 200
# number of channels
img_channels = 1
#%%
# data
path1 = "Users/darren/Desktop/Pride" #path of folder of images
path2 = "Users/darren/Desktop/Prideresized" #path of folder to save images
listing = os.listdir(path1)
num_samples=size(listing)
print ("num_samples")
for file in listing:
im = Image.open(path1 + '\\' + file)
img = im.resize((img_rows,img_cols))
gray = img.convert('L')
gray.save(path2 +'\\' + file, "JPEG")