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tensorflow 2.0 keras使用ImageDataGenerator+flow\u(来自\u目录+tf.data.Dataset)进行培训时出现与“形状”相关的错误

tensorflow-datasets keras tensorflow

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kawingkelvin · 技术社区 · 6 年前

我正在尝试将生成器包装到tf.data.Dataset中(只是为了了解这一点)。这是我的片段。希望有人能发现我做错了什么。

img_gen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)

gen = img_gen.flow_from_directory(data_path, target_size=(224, 224), batch_size=32)

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
            lambda: gen,
            output_types = (tf.float32, tf.float32),
            output_shapes = ([32, 224, 224, 3], [32, 6]),
)

model.fit(dataset, 
          steps_per_epoch = gen.n // 32, 
          epochs=10)

值错误: generator 生成了形状元素(112242243),其中形状元素(322243)是预期的。

0 回复 | 直到 6 年前

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kawingkelvin 6 年前

如果我更改此项,我“似乎”解决了此问题:

dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    lambda: gen,
    output_types = (tf.float32, tf.float32),
    # output_shapes = ([32, 224, 224, 3], [32, 6]),
    output_shapes = ([None, 224, 224, 3], [None, 6]),
)

我启动了.fit,它显然在工作,每一个时代的损失都在下降,准确性都在上升。

如果有人有更好的方法或解释,请让我知道。