在运行YOLO测试自定义对象CFG文件路径错误时，路径是正确的，但即使它显示此错误

Question

此代码用于运行我训练的权重，文件夹 ckpt 包含 1050 步训练数据，此文件位于 Darkflow 主文件夹中的 cfg 文件夹之外。

import cv2from darkflow.net.build import TFNetimport numpy as np

import time

options = { 'model': 'cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg', 'load': 1050, 'threshold': 0.2, 'gpu': 1.0 }

在 Atom 编辑器中运行此代码后，下面的错误显示
Parsing cfg//tiny-yolo-voc-1c.cfg
Traceback (most recent call last):
File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowtest.py", line 13, in <module> tfnet = TFNet(options)
File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowdarkflownetbuild.py", line 58, in __init__
darknet = Darknet(FLAGS) File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowdarkflowdarkdarknet.py", line 17, in __init__
src_parsed = self.parse_cfg(self.src_cfg, FLAGS)
File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowdarkflowdarkdarknet.py", line 68, in parse_cfg
for i, info in enumerate(cfg_layers):
File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowdarkflowutilsprocess.py", line 66, in cfg_yielder
layers, meta = parser(model); yield meta; File "C:UsersamardDesktopHoteldarkflowdarkflowutilsprocess.py", line 17, in parser
with open(model, 'rb') as f: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'cfg//tiny-yolo-voc-1c.cfg'
[Finished in 4.298s]

Answer 1

通常我也被用来得到类似于这个错误的东西

我的第一个错误是没有在我保存这些文件夹的目录中打开Jupyter笔记本 因此，请尝试从该目录打开笔记本

(在窗口中，只需在 Shift + 右键单击的位置栏上键入 cmd)

(在MacOS中，有一些设置首先启用，然后右键单击文件夹)

后来我使用了这个选项

选项={ 'model'：'cfg/yolo.cfg'， 'load'：'bin/yolov2.weights'， "阈值"：0.3， "GPU"：1.0 }

tfNet=TFNet(options)

一切都按预期工作

希望这对你有帮助