FileNot Найдено Исключение

Question

Это мой класс svm_predict

package pack.test; 

import java.io.*; 
import java.util.*; 

public class svm_predict { 

File inputFile; 
File outputFile; 
File modelFile; 

public svm_predict(File inputFile, File modelFile,File outputFile) { 
    super(); 
    this.inputFile = inputFile; 
    this.outputFile = outputFile; 
    this.modelFile = modelFile; 
} 
private static svm_print_interface svm_print_null = new svm_print_interface() 
{ 
    public void print(String s) {} 
}; 

private static svm_print_interface svm_print_stdout = new svm_print_interface() 
{ 
    public void print(String s) 
    { 
     System.out.print(s); 
    } 
}; 

private static svm_print_interface svm_print_string = svm_print_stdout; 

static void info(String s) 
{ 
    svm_print_string.print(s); 
} 

private static double atof(String s) 
{ 
    return Double.valueOf(s).doubleValue(); 
} 

private static int atoi(String s) 
{ 
    return Integer.parseInt(s); 
} 

private static void predict(BufferedReader input, svm_model model, DataOutputStream output, int predict_probability) throws IOException 
{ 
    int correct = 0; 
    int total = 0; 
    double error = 0; 
    double sumv = 0, sumy = 0, sumvv = 0, sumyy = 0, sumvy = 0; 

    int svm_type=svm.svm_get_svm_type(model); 
    int nr_class=svm.svm_get_nr_class(model); 
    double[] prob_estimates=null; 

    if(predict_probability == 1) 
    { 
     if(svm_type == svm_parameter.EPSILON_SVR || 
      svm_type == svm_parameter.NU_SVR) 
     { 
      svm_predict.info("Prob. model for test data: target value = predicted value + z,\nz: Laplace distribution e^(-|z|/sigma)/(2sigma),sigma="+svm.svm_get_svr_probability(model)+"\n"); 
     } 
     else 
     { 
      int[] labels=new int[nr_class]; 
      svm.svm_get_labels(model,labels); 
      prob_estimates = new double[nr_class]; 
      output.writeBytes("labels"); 
      for(int j=0;j<nr_class;j++) 
       output.writeBytes(" "+labels[j]); 
      output.writeBytes("\n"); 
     } 
    } 
    while(true) 
    { 
     String line = input.readLine(); 
     if(line == null) break; 

     StringTokenizer st = new StringTokenizer(line," \t\n\r\f:"); 

     double target = atof(st.nextToken()); 
     int m = st.countTokens()/2; 
     svm_node[] x = new svm_node[m]; 
     for(int j=0;j<m;j++) 
     { 
      x[j] = new svm_node(); 
      x[j].index = atoi(st.nextToken()); 
      x[j].value = atof(st.nextToken()); 
     } 

     double v; 
     if (predict_probability==1 && (svm_type==svm_parameter.C_SVC || svm_type==svm_parameter.NU_SVC)) 
     { 
      v = svm.svm_predict_probability(model,x,prob_estimates); 
      output.writeBytes(v+" "); 
      for(int j=0;j<nr_class;j++) 
       output.writeBytes(prob_estimates[j]+" "); 
      output.writeBytes("\n"); 
     } 
     else 
     { 
      v = svm.svm_predict(model,x); 
      output.writeBytes(v+"\n"); 
     } 

     if(v == target) 
      ++correct; 
     error += (v-target)*(v-target); 
     sumv += v; 
     sumy += target; 
     sumvv += v*v; 
     sumyy += target*target; 
     sumvy += v*target; 
     ++total; 
    } 
    if(svm_type == svm_parameter.EPSILON_SVR || 
     svm_type == svm_parameter.NU_SVR) 
    { 
     svm_predict.info("Mean squared error = "+error/total+" (regression)\n"); 
     svm_predict.info("Squared correlation coefficient = "+ 
      ((total*sumvy-sumv*sumy)*(total*sumvy-sumv*sumy))/ 
      ((total*sumvv-sumv*sumv)*(total*sumyy-sumy*sumy))+ 
      " (regression)\n"); 
    } 
    else 
     svm_predict.info("Accuracy = "+(double)correct/total*100+ 
      "% ("+correct+"/"+total+") (classification)\n"); 
} 

private static void exit_with_help() 
{ 
    System.err.print("usage: svm_predict [options] test_file model_file output_file\n" 
    +"options:\n" 
    +"-b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); one-class SVM not supported yet\n" 
    +"-q : quiet mode (no outputs)\n"); 
    System.exit(1); 
} 

public void run() 
{ 
    int i, predict_probability=0; 

    try 
    { 
     BufferedReader input = new BufferedReader(new FileReader(inputFile)); 
     DataOutputStream output = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(outputFile))); 
    System.out.println(modelFile.canRead()); 
    System.out.println(modelFile.getName()); 
     svm_model model = new svm().svm_load_model(modelFile.getName()); 
     if(predict_probability == 1) 
     { 
      if(svm.svm_check_probability_model(model)==0) 
      { 
       System.err.print("Model does not support probabiliy estimates\n"); 
       System.exit(1); 
      } 
     } 
     else 
     { 
      if(svm.svm_check_probability_model(model)!=0) 
      { 
       svm_predict.info("Model supports probability estimates, but disabled in prediction.\n"); 
      } 
     } 


     predict(input,model,output,predict_probability); 

     System.out.println(modelFile.canRead()); 
     System.out.println(modelFile.getName());    
    } 
    catch(FileNotFoundException e) 
    { 
     e.printStackTrace(); 
     exit_with_help(); 
    } 
    catch(ArrayIndexOutOfBoundsException e) 
    { 
     e.printStackTrace(); 
     exit_with_help(); 
    } catch (IOException e) { 
     // TODO Auto-generated catch block 
     e.printStackTrace(); 
    } 
} 

}

, когда я пытаюсь с одной модели файла он работать нормально

new svm_predict(new File("VisualCaractristic.libsvm"),modelFile,new File(Directory.listFiles()[i].getName()+".predit")).run(); 

, но когда я пытаюсь перекручивание через каталог Файл

Я получаю исключение FileNotfoundException

File Directory = new File ("visualModels"); 
if (Directory.isDirectory()) System.out.println("true"); 
System.out.println(Directory.canRead()); 


    for (int i = 0; i < Directory.listFiles().length; i++) { 
     new svm_predict(new File("VisualCaractristic.libsvm"),Directory.listFiles()[i],new File(Directory.listFiles()[i].getName()+".predit")).run(); 

    } 

Класс svm.java

public svm_model svm_load_model(String model_file_name) throws IOException 
{ 

    return svm_load_model(new BufferedReader(new FileReader(model_file_name))); 
} 

public svm_model svm_load_model(BufferedReader fp) throws IOException 
{ 
    // read parameters 

    svm_model model = new svm_model(); 
    svm_parameter param = new svm_parameter(); 
    model.param = param; 
    model.rho = null; 
    model.probA = null; 
    model.probB = null; 
    model.label = null; 
    model.nSV = null; 

    while(true) 
    { 
     String cmd = fp.readLine(); 
     String arg = cmd.substring(cmd.indexOf(' ')+1); 

     if(cmd.startsWith("svm_type")) 
     { 
      int i; 
      for(i=0;i<svm_type_table.length;i++) 
      { 
       if(arg.indexOf(svm_type_table[i])!=-1) 
       { 
        param.svm_type=i; 
        break; 
       } 
      } 
      if(i == svm_type_table.length) 
      { 
       System.err.print("unknown svm type.\n"); 
       return null; 
      } 
     } 
     else if(cmd.startsWith("kernel_type")) 
     { 
      int i; 
      for(i=0;i<kernel_type_table.length;i++) 
      { 
       if(arg.indexOf(kernel_type_table[i])!=-1) 
       { 
        param.kernel_type=i; 
        break; 
       } 
      } 
      if(i == kernel_type_table.length) 
      { 
       System.err.print("unknown kernel function.\n"); 
       return null; 
      } 
     } 
     else if(cmd.startsWith("degree")) 
      param.degree = atoi(arg); 
     else if(cmd.startsWith("gamma")) 
      param.gamma = atof(arg); 
     else if(cmd.startsWith("coef0")) 
      param.coef0 = atof(arg); 
     else if(cmd.startsWith("nr_class")) 
      model.nr_class = atoi(arg); 
     else if(cmd.startsWith("total_sv")) 
      model.l = atoi(arg); 
     else if(cmd.startsWith("rho")) 
     { 
      int n = model.nr_class * (model.nr_class-1)/2; 
      model.rho = new double[n]; 
      StringTokenizer st = new StringTokenizer(arg); 
      for(int i=0;i<n;i++) 
       model.rho[i] = atof(st.nextToken()); 
     } 
     else if(cmd.startsWith("label")) 
     { 
      int n = model.nr_class; 
      model.label = new int[n]; 
      StringTokenizer st = new StringTokenizer(arg); 
      for(int i=0;i<n;i++) 
       model.label[i] = atoi(st.nextToken());     
     } 
     else if(cmd.startsWith("probA")) 
     { 
      int n = model.nr_class*(model.nr_class-1)/2; 
      model.probA = new double[n]; 
      StringTokenizer st = new StringTokenizer(arg); 
      for(int i=0;i<n;i++) 
       model.probA[i] = atof(st.nextToken());     
     } 
     else if(cmd.startsWith("probB")) 
     { 
      int n = model.nr_class*(model.nr_class-1)/2; 
      model.probB = new double[n]; 
      StringTokenizer st = new StringTokenizer(arg); 
      for(int i=0;i<n;i++) 
       model.probB[i] = atof(st.nextToken());     
     } 
     else if(cmd.startsWith("nr_sv")) 
     { 
      int n = model.nr_class; 
      model.nSV = new int[n]; 
      StringTokenizer st = new StringTokenizer(arg); 
      for(int i=0;i<n;i++) 
       model.nSV[i] = atoi(st.nextToken()); 
     } 
     else if(cmd.startsWith("SV")) 
     { 
      break; 
     } 
     else 
     { 
      System.err.print("unknown text in model file: ["+cmd+"]\n"); 
      return null; 
     } 
    } 

    // read sv_coef and SV 

    int m = model.nr_class - 1; 
    int l = model.l; 
    model.sv_coef = new double[m][l]; 
    model.SV = new svm_node[l][]; 

    for(int i=0;i<l;i++) 
    { 
     String line = fp.readLine(); 
     StringTokenizer st = new StringTokenizer(line," \t\n\r\f:"); 

     for(int k=0;k<m;k++) 
      model.sv_coef[k][i] = atof(st.nextToken()); 
     int n = st.countTokens()/2; 
     model.SV[i] = new svm_node[n]; 
     for(int j=0;j<n;j++) 
     { 
      model.SV[i][j] = new svm_node(); 
      model.SV[i][j].index = atoi(st.nextToken()); 
      model.SV[i][j].value = atof(st.nextToken()); 
     } 
    } 

    //fp.close(); 
    return model; 
} 

Answer 1

Хорошо, это проблема:

svm_model model = new svm().svm_load_model(modelFile.getName()); 

Это просто использует последний бит файла - он не знает, какой каталог, чтобы найти его Вам необходимо либо пройти. в modelFile.getPath(), или в идеале изменить метод svm_load_model, чтобы принять File вместо String.

Кроме того, вы должны изменить свой код:

• называют только Directory.listFiles раз и запомнить результаты (это ужасно неэффективен в данный момент)
• Закрепить все переменные, имена методов и классов, чтобы следовать Java соглашения об именовании
• Используйте Directory.isFile, чтобы убедиться, что вы только попытаться загрузить файлы. Вы можете дополнительно изменить его, чтобы загружать только файлы с заданным расширением.

Answer 2

Вы можете попробовать использовать: каталогов Файл = новый файл ("visualModels"); (имя переменной начинается с маленькой буквы, это соглашение)

и в вашей петле использовать: directory.isFile(), чтобы проверить, является ли это файлом или нет.

grtz