Python 使用Google drive中的文件时出现Google colab错误

因此，要在google colab中使用google drive中的文件，我使用以下代码：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
!ln -s /content/gdrive/My\ Drive/ /mydrive
!ls /mydrive

Drive already mounted at /content/gdrive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/gdrive", force_remount=True).
 app  'Colab Notebooks'   lixo  'My Drive'   pixellib   yolov3

import pixellib
from pixellib.custom_train import instance_custom_training

    train_maskrcnn = instance_custom_training()
    train_maskrcnn.modelConfig(network_backbone = "resnet101", num_classes= 2, batch_size = 4)
    train_maskrcnn.load_pretrained_model("/mydrive/pixellib/pretraining.h5")
    train_maskrcnn.load_dataset("/mydrive/pixellib/meat")
    train_maskrcnn.train_model(num_epochs = 20, augmentation=True,  path_trained_models = "/mydrive/pixellib/mask_rcnn_models")

在pixellib中，我有文件夹

meat

和文件

pretraining.h5

我也安装了这个：

!pip3 install pixellib

直到这里，好的，但当我运行此代码时：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
!ln -s /content/gdrive/My\ Drive/ /mydrive
!ls /mydrive

Drive already mounted at /content/gdrive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/gdrive", force_remount=True).
 app  'Colab Notebooks'   lixo  'My Drive'   pixellib   yolov3

import pixellib
from pixellib.custom_train import instance_custom_training

    train_maskrcnn = instance_custom_training()
    train_maskrcnn.modelConfig(network_backbone = "resnet101", num_classes= 2, batch_size = 4)
    train_maskrcnn.load_pretrained_model("/mydrive/pixellib/pretraining.h5")
    train_maskrcnn.load_dataset("/mydrive/pixellib/meat")
    train_maskrcnn.train_model(num_epochs = 20, augmentation=True,  path_trained_models = "/mydrive/pixellib/mask_rcnn_models")

出现以下错误消息：

Using resnet101 as network backbone For Mask R-CNN model
---------------------------------------------------------------------------
IsADirectoryError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-8a3b66f50c89> in <module>()
      7 train_maskrcnn.modelConfig(network_backbone = "resnet101", num_classes= 2, batch_size = 4)
      8 train_maskrcnn.load_pretrained_model("/mydrive/pixellib/pretraining.h5")
----> 9 train_maskrcnn.load_dataset("/mydrive/pixellib/meat")
     10 train_maskrcnn.train_model(num_epochs = 20, augmentation=True,  path_trained_models = "/mydrive/pixellib/mask_rcnn_models")

7 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/Image.py in open(fp, mode)
   2807 
   2808     if filename:
-> 2809         fp = builtins.open(filename, "rb")
   2810         exclusive_fp = True
   2811 

IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/mydrive/pixellib/meat/train/78-3.jpg'

使用resnet101作为Mask R-CNN模型的网络主干
---------------------------------------------------------------------------
ISDirectoryError回溯（最近一次调用上次）
在（）
7 train_maskrcnn.modelConfig（network_backbone=“resnet101”，num_classes=2，batch_size=4）
8列车maskrcnn.load预训练模型（“/mydrive/pixellib/pretraining.h5”）
---->9 train\u maskrcnn.load\u数据集（“/mydrive/pixellib/meat”）
10 train_maskrcnn.train_model（num_epochs=20，augmentation=True，path_trained_models=“/mydrive/pixellib/mask_rcnn_models”）
7帧
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/Image.py处于打开状态（fp，模式）
2807
2808如果文件名：
->2809 fp=builtins.open（文件名为“rb”）
2810独占性_fp=真
2811
IsADirectoryError:[Errno 21]是一个目录：'/mydrive/pixellib/meat/train/78-3.jpg'

那是什么样的错误？

---

我的代码有问题吗？

如果这个目录中的每个图像都有一个json（他在一篇评论中这样说），那么在我看来，您的一个json文件的结尾可能是.jpg。下载json和jpg并确认它们是正确的文件类型，或者尝试打印图像以查看它是否是图像。

是否有名为78-3.jpg的目录？目录和数据的结构是什么？不是，但是我的代码创建了这个。实际上，78-3.jpg是一个图像文件。非常奇怪。这里有一个文件夹：

>meat>>>>>>>>train image1.jpg image1.json image2.jpg image2.json>>>>>>>test image1.jpg image1.json image2.jpg image2.json

如果这个目录中的每个图像都有一个json，那么在我看来，您的一个json文件是否有一个.jpg结尾？你能下载78-3.jpg和78-3.json并确认它们都是你想要的文件吗？或者，我会绘制图像，而不是下载OK。谢谢你抽出时间