No file or directory found at emotion_detection.h5

时间: 2024-05-26 11:13:45 浏览: 163
RAR

happy_emotion_detection.rar

This error message typically indicates that the file "emotion_detection.h5" cannot be found in the specified directory. You may want to check the following: 1. Make sure that you have the correct path to the file. Double-check that the path is correct and that the file is located where you expect it to be. 2. Check that the file name is spelled correctly and that the file extension is correct (.h5). 3. Ensure that the file has been saved and that you have the necessary permissions to access the file. If you still cannot locate the file, you may need to re-download or recreate the file.
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bin

voice_emotion_style.bin

voice_emotion_style.bin

log_file_path = base_path + '_emotion_training.log'

根据你提供的代码，log_file_path 是一个...例如，如果 base_path 等于 'logs/emotion'，那么 log_file_path 的值将是 'logs/emotion_emotion_training.log'。这个路径可以用于保存训练过程中的日志信息。

# 扩充维度，shape变为(1,48,48,1) #将（1，48，48，1）转换成为(1,1,48,48) face = np.expand_dims(face,0) face = np.expand_dims(face,0) # 人脸数据归一化，将像素值从0-255映射到0-1之间 face = preprocess_input(face) new_face=torch.from_numpy(face) new_new_face = new_face.float().requires_grad_(False) # 调用我们训练好的表情识别模型，预测分类 emotion_arg = np.argmax(emotion_classifier.forward(new_new_face).detach().numpy()) emotion = emotion_labels[emotion_arg] emotion_window.append(emotion) if len(emotion_window) >= frame_window: emotion_window.pop(0) try: # 获得出现次数最多的分类 emotion_mode = mode(emotion_window) except: continue

5. 使用训练好的表情识别模型进行预测：调用 emotion_classifier 模型的 forward 方法，传入处理后的人脸图像 new_new_face，得到预测结果。 6. 对预测结果进行后处理：使用 np.argmax() 找到预测结果的...

weibo_emotion.csv

"weibo_emotion.csv"是一个包含微博情绪数据的文件，使用逗号分隔值（CSV）格式存储。CSV文件是一种常见的文本文件类型，用于以结构化的方式存储数据。 该文件可能包含以下列： - 微博ID：每个微博的唯一标识符。 -...

如何将下面这个代码的结果放进file_names.csv的emotion列？

要将结果写入CSV文件中的“emotion”列，您可以使用pandas中的to_csv()方法。以下是一个示例代码片段，它可以将结果写入CSV文件中的“emotion”列： python import pandas as pd # 假设您已经得到了情感分析...

如何将下面这个代码的结果放进file_names.csv的emotion列？df = pd.read_csv('file_names.csv') # 逐个读取File_Name这一列 for file_name in df['File_Name']: #print(file_name) pic_path = file_name

您可以在循环中对每个文件名进行情感分析，并将结果写入CSV文件的“emotion”列中。以下是一个示例代码片段： python import pandas as pd from your_emotion_analysis_module import analyze_emotion # 读取...

Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained. filelists/train.txt ----start emotion extract------- Traceback (most recent call last): File "emotion_extract.py", line 133, in <module> for idx, line in enumerate(f.readlines()): UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xaa in position 52: illegal multibyte sequence

with open('filelists/train.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f.readlines()): # your code here 如果你的文件确实是 gbk 编码，你可以尝试使用 errors='ignore' 参数来...

解释 for e, ef in emotion_freq.items(): p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom) for i in range(len(bottom)): bottom[i]+=ef[i]

这是一段 Python 代码，用于绘制柱状图，其中 emotion_freq 是一个字典，存储了不同情绪的频率，weeks 是一个列表，存储了时间段，ef 是一个列表，存储了每个时间段内不同情绪的频率。代码中使用了 Matplotlib 库中...

解读代码： data.append({ "file_path": file_path, "text_content": text_content, "year_label": year_label, "emotion_label": emotion_label })

其中，file_path、text_content、year_label和emotion_label是字典的键，它们分别对应着文件路径、文本内容、年份标签和情感标签。这些键的值来自于之前的变量或数据。 通过使用data.append()方法，将一...

解读代码： year_label = None emotion_label = os.path.basename(os.path.dirname(file_path))

第二个变量emotion_label通过对file_path进行一系列操作来获取情感标签。os.path.dirname(file_path)用于获取file_path所在目录的路径，然后通过os.path.basename()将该目录路径的最后一个部分作为情感...

为什么model = MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class) plot_model(model, to_file='/home/xin/LR/ymodel/my_model.png', show_shapes=True) 没有输出

如果您调用了 plot_model() 函数但没有看到任何输出，通常有以下几个可能的原因： 1. 您没有正确安装 pydot 和 graphviz 库。这些库是 plot_model() 函数需要的依赖项，用于生成模型结构图。...

这个代码from feat.detector import Detector from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) # 筛选出 "Emotions" 的结果 emotions = [] for prediction in single_face_prediction: emotion = prediction.get("emotion") if emotion: emotions.append(emotion) # 输出 "Emotions" 的结果 print("Emotions: ", emotions)，报错'str' object has no attribute 'get'

根据你提供的代码和报错信息，我猜测可能是 detector.detect_image(single_face_img_path) 的返回结果出现了异常，其中某些元素的类型不是字典类型，而是字符串类型（即 str 类型），导致在 emotion = ...

如何打印输出def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

model = MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class) print(model) 这将打印出 MEAN_Recog_TL() 函数的返回值 model。请注意，这将仅打印出该模型的结构和参数，并不会显示每个层的输出或其他详细信息...

for i in range(len(data)): emotion_typesValues=data.loc[i].tolist()[-7:] types_name=data.columns.tolist()[-7:] result=sum(emotion_typesValues[4:])-sum(emotion_typesValues[:4]) if max(emotion_typesValues)!=0:

代码会获取最大情感值的索引位置 index_=emotion_typesValues.index(max(emotion_typesValues))，然后获取该情感类型的名称 type_name=types_name[index_]。 接着，如果 result且最大情感值的类型为 good，...

Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\tkinter\__init__.py", line 1921, in __call__ return self.func(*args) File "D:\study\bishe\program\final\final.py", line 445, in process process_video(video_path,index_row,frame_range,ws) File "D:\study\bishe\program\final\final.py", line 118, in process_video emotion_count[key] = float(emotion_count[key]) / effective_frames ZeroDivisionError: float division by zero

这个错误的意思是你在代码中进行了一个除以0的操作，导致程序运行错误。你需要检查代码，找到除以0的那一行代码，并修改为不会除以0的操作。可能的情况是你的 effective_frames 变量的值为0，你需要在除法操作之前...

def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码定义了一个基于迁移学习的情感分类模型，其中 model_spot 是一个预训练的模型，opt 是优化器，emotion_class 是情感分类的类别数。 在这个模型中，首先将 model_spot 中的所有层都设置为不可训练，...

下面的代码结果可以只输出Emotions的结果吗 from feat.detector import Detector detector = Detector( face_model="retinaface", landmark_model="mobilefacenet", au_model='xgb', emotion_model="resmasknet", facepose_model="img2pose", ) from feat.utils.io import get_test_data_path from feat.plotting import imshow import os test_data_dir = get_test_data_path() single_face_img_path = os.path.join(test_data_dir, "single_face.jpg") imshow(single_face_img_path) single_face_prediction = detector.detect_image(single_face_img_path) single_face_prediction

emotion = prediction.get("emotion") if emotion: emotions.append(emotion) # 输出 "Emotions" 的结果 print("Emotions: ", emotions) 这段代码会先输出图片结果，然后输出 "Emotions" 的结果，其中 ...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'E:\\新建文件夹 (2)\\程序\\text_emotion\\app\\lstm\\results\\data\\hotel_comment\\w2v.npz'

具体地说，[Errno 2] No such file or directory: 'E:\\新建文件夹 (2)\\程序\\text_emotion\\app\\lstm\\results\\data\\hotel_comment\\w2v.npz'这个错误消息说明在指定的路径下找不到名为'w2v.npz'的文件。...

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