

はじめまして。当方python初心者です。

現在こちらのサイトの作業を行なっているのですが  
『ChainerのNINで自分の画像セットを深層学習させて認識させる』  
<http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20150709>

[code]

    $ python train_imagenet.py  -g 0 -E 20000 train.txt test.txt 2>&1 | tee log
    
[/code]

こちらを実行させたところ

[code]

    Traceback (most recent call last):
      File "train_imagenet.py", line 66, in <module>
        mean_image = pickle.load(open(args.mean, 'rb'))
    EOFError: Ran out of input
    
[/code]

と表示されます。

使用環境は Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64) です。

よろしくお願いします。

### 追記

こちらの記事を見つけ、

「ChainerでcPickle.UnpicklingError」  
<https://qiita.com/shota_hayashi/items/4a488931ab88f45cfa55>

エラー内容は違うものの実行しましたが

[code]

    File "train_imagenet.py", line 67, in <module>
        mean_image = np.load(args.mean)
      File "~/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 392, in load
        fid.seek(-N, 1)  # back-up
    IOError: [Errno 22] Invalid argument
    
[/code]

というエラーがでます。

### 追記2

上記の部分

[code]

    mean_image = np.genfromtxt('mean.npy')
    
[/code]

に書き換えたところ、なんとか実行されました。しかし、

[code]

    `~/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/npyio.py:1487: UserWarning: genfromtxt: Empty input file: "mean.npy"warnings.warn('genfromtxt: Empty input file: "%s"' % fname)`
    
[/code]

というエラーがでます。（エラーがでますが、ターミナルでは実行されたままです。）  
train_imagenet.pyの`train_loop（）`で問題が起こっているようです。

上記の件、併せてよろしくお願いします。

### 追記3

恐らく解決しました。

こちらの実行の直前で生成した`mean.npy`というファイルが0バイトとなっており、生成し直したところエラーがなく実行し始めました。

GPUを使用していないために、epoch 1ですがかなり時間がかかっていて（learning rate
0.01）不安ですが、とりあえずエラー無しで実行しています。  
上記問題となったところは

[code]

    mean_image = np.load(open(args.mean,'rb'))
    
[/code]

このように記述して、通りました。

追記:移動してくださった方ありがとうございます！  
追記2:編集ありがとうございます！見やすくなりました！


CC BY-SA 3.0
2017-12-23T10:34:13.220
40495
2018-04-08T00:29:39.490
2017-12-23T13:43:34.420
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26757
question
python python3 chainer
Ran out of inputの対処法とtrain_loop（）でのエラー（warnings.warn('genfromtxt: Empty input file: "%s"' % fname)）


こちらの実行の直前で生成したmean.npyというファイルが0バイトとなっており、生成し直したところエラーがなく実行し始めました。


CC BY-SA 3.0
2017-12-25T08:59:34.843
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2017-12-25T08:59:34.843
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answer