私がChatGPTなどに質問したことを書いていくブログ

Chat GPTヘビーユーザーの管理人が、日常に役立つことからどうでもいいことまで様々な質問をまとめたブログです。

C:\stable-diffusion-webui\kohya\kohya_ss\venv\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:129: RuntimeWarning: invalid value encountered in scalar divide ret = ret.dtype.type(ret / rcount) INFO mean ar error (without repeats): nan

デジタル
C:\stable-diffusion-webui\kohya\kohya_ss\venv\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:129: RuntimeWarning: invalid value encountered in scalar divide ret = ret.dtype.type(ret / rcount) INFO mean ar error (without repeats): nan train_util.py:1049 ERROR No data found. Please verify the metadata file and train_data_dir option. sdxl_train.py:195 / 画像がありません。メタデータおよびtrain_data_dirオプションを確認してくだ さい。 このエラーを教えてください
 
ChatGPT:

このエラーは、Stable Diffusion の kohya_ss（LoRA やDreamBooth等の学習ツール）で学習を実行しようとしたときに、学習用の画像データやメタデータが見つからないことが原因で発生しています。以下、それぞれのエラーの意味と対処法を解説します。

❗ エラー内容の詳細

⚠️ Warning:

 
RuntimeWarning: invalid value encountered in scalar divide ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

これは、統計計算（平均など）で 0で割り算が行われたために NaN（Not a Number） が発生しているという警告です。

つまり、画像データがゼロ件なので、平均エラーを計算できなかったという意味です。

❌ ERROR:

 
ERROR No data found. Please verify the metadata file and train_data_dir option. sdxl_train.py:195

これははっきりと：

「画像が見つかりません。メタデータファイルや train_data_dir を確認してください」

という内容で、学習に必要なデータがそもそも読み込めていない状態です。

✅ 確認すべきポイント（順番にチェック）

  1. train_data_dir に指定したフォルダに画像が入っているか？

    • .png や .jpg などの画像ファイルがそのフォルダに存在するかを確認。

  2. その画像の横に metadata.json（または .caption）ファイルが存在するか？

    • メタデータがなければ学習できない設定の場合にエラーになります。

  3. config などで train_data_dir パスの指定が正しいか？

    • C:/～ などの絶対パスが正しいかどうか確認。

    • 特に「\」や「/」の区切りミス、スペースに注意。

  4. 画像ファイルの拡張子が正しく認識されているか？

    • .jpeg などはツールによって弾かれる場合あり。

🔧 対処方法まとめ

項目 内容
✅ データフォルダ train_data_dir で指定したフォルダに画像があるか確認
✅ メタデータ metadata.json などが必要なら、存在するか確認（オプションで不要にもできる）
✅ ファイル形式 拡張子は .png .jpg .webp など。対応している形式にする
✅ フォルダパス スペルミスやスラッシュ方向が正しいか確認

💡補足：画像フォルダの例（理想的な構成）

 
train_data/ ├── image001.jpg ├── image002.jpg ├── image003.jpg ├── metadata.json ← あると良い（なくてもキャプションファイルでもOK）

または：

 
train_data/ ├── image001.png ├── image001.txt ← キャプションファイル（"cat in a box"など） ├── image002.png ├── image002.txt

🔄 エラーが出ないか確認するテスト

画像が1枚だけでもよいので、以下のような最小構成を作って train_data_dir に指定し、エラーが消えるか確認すると切り分けがしやすいです。

必要であれば、現在の train_data_dir パスやフォルダの中身を教えていただければ、さらに具体的にアドバイスできます。