Как загрузить файл с моего локального диска в Keras, используя get_file?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Теория
Пример
Применение

Вопрос или проблема

Я использую Google Colab, и мне нужно загрузить данные с моего локального диска. Как я могу это сделать с помощью get_file? что должно быть в origin?

get_file() используется для загрузки файлов из URL, поэтому он не может загружать локальные файлы. Если вы смонтировали свой Google Drive и можете получить доступ к файлам, хранящимся в диске через Colab, вы можете получить доступ к файлам, используя путь '/gdrive/My Drive/your_file'.
например:

base_dir="/gdrive/My Drive/weld_data"   

train_generator = datagen.flow_from_directory(
base_dir,
target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE, 
subset="training")

Если вам нужно распаковать файл, вы можете использовать
import zipfile
с zipfile.ZipFile(your_file, ‘r’) as zip_ref:
zip_ref.extractall(directory_to_extract_to)

Я использовал '/content' в качестве directory_to_extract_to.

Затем вы можете получить доступ к данным обычным способом.

base_dir="/content/my_folder"    

train_generator = datagen.flow_from_directory(
base_dir,
target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE, 
subset="training")

Возможно, это немного поздно. Но я нашел простое решение.

tf.keras.utils.get_file('picture.png', 'file:///home/userName/tmp/picture.png')

практически просто вставьте путь к файлу после протокола file://

Ответ или решение

Загрузка файлов с вашего локального диска в Keras, особенно при работе в среде Google Colab, может вызвать вопросы из-за ограничений, связанных с доступом к локальной файловой системе из облачной среды. Тем не менее, есть несколько способов решить эту задачу, которые мы подробно рассмотрим.

Теория

Классическая функция tf.keras.utils.get_file() в Keras предназначена для загрузки файлов из сети, что отражается в ее параметрах, включая origin, который является URL-адресом. Однако она не напрямую поддерживает загрузку файлов с локального диска, если речь идет о выполнении кода в облачных средах, таких как Google Colab.

Решение проблемы загрузки локальных файлов в Colab часто involves обходные пути, такие как загрузка файла на Google Drive и затем монтирование этого диска в Google Colab. Также возможно использовать локальное подключение к компьютеру для непосредственной загрузки файлов с локального диска на Colab.

Пример

Рассмотрим сценарий. У вас есть файл на локальном диске, и вы хотите использовать его в вашем рабочем процессе на Google Colab. Для этого можно воспользоваться следующим подходом:

Использование Google Drive:

Сначала загрузите ваш файл на Google Drive. В результате, Colab сможет взаимодействовать с ним, так как Google Drive можно монтировать в Colab. Вводим команду, чтобы оснастить Google Drive в Colab:
```
from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')
```
Затем, файл будет доступен по пути в системе, например: /gdrive/My Drive/your_file.
Загрузка файла с локального компьютера непосредственно в Colab:

Google Colab предоставляет механизм для загрузки файлов с вашего локального компьютера:
```
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
```
Эта команда откроет интерфейс в вашем браузере, позволяющий выбрать файл на вашем локальном диске. После загрузки файл станет доступен в файловой системе Colab (например, в /content/).
Использование get_file с файловыми URI:

В контексте Keras, если необходимо имитировать использование get_file для локальных файлов, можно использовать файловые URI. Однако это будет работать только для локального выполнения, например, на вашем компьютере, а не в Colab:
```
path_to_file = tf.keras.utils.get_file('picture.png', 'file:///home/userName/tmp/picture.png')
```
Этот подход через file:// URI позволяет обмануть механизм загрузки по URL, чтобы он воспринял файл как доступный в сети, когда фактически он находится локально.

Применение

При разработке моделей машинного обучения в облачных средах, где нет прямого доступа к локальному файловому пространству, необходимо применять различные техники для обхода ограничений:

Облако как хранилище данных: Используйте Google Drive для распространения файлов и монтирования их в Colab. Это позволяет организовать центральное хранилище для данных экспериментов.
Локальная загрузка: Для одноразовых или быстрых тестов использование функции files.upload() будет более удобным, особенно когда нет желания загружать файлы в облачное хранилище.
Централизованная обработка: Работая в облачных средах, таких как Colab, всегда стремитесь к централизации данных и кода, чтобы облегчить поддержку и улучшить воспроизводимость ваших экспериментов.

Заключение, описанные выше методы позволяют гибко и эффективно работать с файлами в Google Colab, несмотря на его ограниченные возможности взаимодействия с локальной файловой системой. Эти подходы обеспечивают максимальное удобство при необходимости быстро работать с собственными данными без необходимости сложных манипуляций.