kaggle не смог скачать resnet50 с предварительно подготовленной моделью

Question

Я пытаюсь использовать предварительно подготовленную модель resnet50 на ядре Kaggle.

Но когда я запускаю следующий код, возникает ошибка, и она не может загрузить предварительно обученную модель. Как я могу заставить это работать?

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

Ошибка:

-> 1318 encode_chunked = req.has_header ('Transfer-encoding')) 1319
кроме OSError как err: # ошибка таймаута...

Исключение: ошибка получения URL-адреса на https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5: Нет - [Errno -2] Имя или служба неизвестны

Все журналы:

Использование TensorFlow backend. /opt/conda/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: версия 3.5 модуля для модуля'ensorflow.python.framework.fast_tensor_util'не совпадает с версией версии 3.6, возвращает f(*args, **kwds))

Загрузка данных с https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

-------------------------------------------------- ------------------------- gaierror Traceback (последний вызов был последним) /opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в do_open (self, http_class, req, ** http_conn_args) 1317
h.request (req.get_method (), req.selector, req.data, заголовки, -> 1318 encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding')) 1319
кроме OSError как err: # timeout error

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в запросе (self, method, url, body, headers, encode_chunked) 1238 """Отправить полный запрос на сервер.""" -> 1239 self._send_request(метод, URL, тело, заголовки, encode_chunked) 1240

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в _send_request(self, method, url, body, headers, encode_chunked) 1284 body = _encode(body, 'body') -> 1285 self.endheaders(body), encode_chunked = encode_chunked) 1286

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в конечных заголовках (self, message_body, encode_chunked) 1233 повысить CannotSendHeader () -> 1234 self._send_output (message_body, encode_chunked = encode_chunked) 1235

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в _send_output (self, message_body, encode_chunked) 1025 del self._buffer [:] -> 1026 self.send (msg) 1027

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в send(self, data) 963, если self.auto_open: -> 964 self.connect () 965 else:

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в connect (self) 1391 -> 1392 super (). connect () 1393

/opt/conda/lib/python3.6/http/client.py в connect(self) 935 self.sock = self._create_connection( -> 936 (self.host,self.port), self.timeout, self. исходный_адрес) 937 self.sock.setsockopt (socket.IPPROTO_TCP, socket.TCP_NODELAY, 1)

/opt/conda/lib/python3.6/socket.py в create_connection (адрес, время ожидания, исходный_адрес) 703 err = нет -> 704 для разрешения в getaddrinfo (хост, порт, 0, SOCK_STREAM): 705 af, socktype, прото, канон, sa = res

/opt/conda/lib/python3.6/socket.py в getaddrinfo (хост, порт, семейство, тип, прото, флаги) 744 addrlist = [] -> 745 для res в _socket.getaddrinfo(хост, порт, семейство, type, proto, flags): 746 af, socktype, proto, canonname, sa = res

gaierror: [Errno -2] Имя или служба неизвестны

Во время обработки вышеупомянутого исключения произошло другое исключение:

URLError Traceback (последний вызов был последним) /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/Keras-2.0.6-py3.6.egg/keras/utils/data_utils.py в get_file (имя, происхождение, untar, md5_hash, file_hash, cache_subdir, hash_algorithm, extract, archive_format, cache_dir) 219 try: -> 220 urlretrieve(origin, fpath, dl_progress) 221 за исключением URLError как e:

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в urlretrieve(url, имя файла, reporthook, данные) 247 -> 248 с contextlib.closing(urlopen(url, data)) в виде fp: 249 headers = fp.info ()

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в urlopen(url, data, timeout, cafile, capath, cadefault, context) 222 opener = _opener -> 223 return opener.open(url, data, тайм-аут) 224

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в открытом состоянии (self, fullurl, data, timeout) 525 -> 526 ответ = self._open (req, data) 527

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в _open(self, req, data) 543 result = self._call_chain(self.handle_open, protocol, protocol + -> 544 '_open', req) 545 если результат:

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в _call_chain(self, chain, kind, meth_name, *args) 503 func = getattr(обработчик, meth_name) -> 504 result = func(*args) 505, если результат не None:

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в https_open (self, req)
1360 возвращает self.do_open (http.client.HTTPSConnection, req, -> 1361 context = self._context, check_hostname = self._check_hostname) 1362

/opt/conda/lib/python3.6/urllib/request.py в do_open(self, http_class, req, **http_conn_args) 1319 за исключением OSError как err: # timeout error -> 1320 повысить URLError (err) 1321 r = h.getresponse ()

URLError:

Во время обработки вышеупомянутого исключения произошло другое исключение:

Отслеживание исключений (последний вызов был последним) в () 4 импортирует numpy как np 5 ----> 6 модель = ResNet50 (weights = 'imagenet', include_top = False)

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/Keras-2.0.6-py3.6.egg/keras/applications/resnet50.py в ResNet50(include_top, weights, input_tensor, input_shape, pooling, классы) 261 WEIGHTS_PATH_NO_TOP, 262 cache_subdir='models', -> 263 md5_hash='a268eb855778b3df3c7506639542a6af') 264 model.load_weights(weights_path) 265 если K.backend () == 'theano':

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/Keras-2.0.6-py3.6.egg/keras/utils/data_utils.py в get_file (имя, происхождение, untar, md5_hash, file_hash, cache_subdir, hash_algorithm), extract, archive_format, cache_dir) 220 urlretrieve(origin, fpath, dl_progress) 221 за исключением URLError как e: -> 222 вызвать исключение (error_msg.format (origin, e.errno, e.reason)) 223 за исключением HTTPError как e: 224 повысить исключение (error_msg.format (origin, e.code, e.msg))

Исключение: ошибка получения URL-адреса на https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5: Нет - [Errno -2] Имя или служба неизвестны

Answer 1

Настройки Интернета отключены по умолчанию на kaggle . Если вы его включите, вы сможете скачать предварительно обученные модели.

Answer 2

Насколько я знаю, ядра Kaggle работают в изолированных контейнерах без доступа в Интернет. Все модели обучения должны быть установлены и прикреплены как наборы данных. Вы можете попробовать найти то, что вам нужно, в общедоступной библиотеке наборов данных. Например, Resnet50 можно найти здесь: https://www.kaggle.com/keras/resnet50

Answer 3

Пришло время исправить эту ошибку. Идите вправо (<), как этот знак внутри, откройте блокнот.