Question

我是机器新手，还是Tensorflow新手。作为一种学习方法，我一直与Coding Train的Dan Shiffman一起学习，他展示了如何创建颜色分类器。

但是，我想做些不同的事情，所以我收集了手绘形状的数据。每个形状都有一个标签（正方形，圆形或三角形），还具有400个像素的阵列（每个图片均以20x20的网格绘制）。数据存储在一个对象中，该对象包含在JSON文件中。

使用p5.js的“ loadJSON”功能，我可以访问JSON文件，迭代条目并创建两个数组：“形状”（是像素数组的数组）和“标签”（是相应标签的数组。

下面是使用p5的“ preload”和“ setup”功能的代码。

let data;

let model;

// list of labels from which you can get the oneHot index
let labelList = [
  "square",
  "circle",
  "triangle"
];

// function that is ran before setup
function preload() {
  data = loadJSON('shapeData.json'); // loads the json file
}

// called after preload
function setup() {

  let shapes = []; // an array of the pixels of hand-drawn shapes
  let labels = []; // the corresponding label of each hand-drawn shape
  
  // iterates over all of the entries in data
  for (let record of data.entries) {
    let pixels = record.pixels;
    shapes.push(pixels);
    labels.push(labelList.indexOf(record.label));
  }

  // ---------------- ERROR ------------------------ 
  let xs = tf.tensor2d(shapes);
  
  
  
  // these tensors work great
  let labelsTensor = tf.tensor1d(labels, 'int32');

  let ys = tf.oneHot(labelsTensor, 3);

}

当我尝试将'xs'创建为张量2d时出现问题。

我得到了错误：

Error: Constructing tensor of shape (120800) should match the length of values (121881)
    at assert (tfjs@0.11.7:2)
    at new e (tfjs@0.11.7:2)
    at Function.e.make (tfjs@0.11.7:2)
    at Function.e.tensor (tfjs@0.11.7:2)
    at Object.e.tensor2d (tfjs@0.11.7:2)
    at setup (sketch.js:27)
    at p5.<anonymous> (p5.js:46551)
    at _runIfPreloadsAreDone (p5.js:46499)
    at p5._decrementPreload (p5.js:46509)
    at p5.js:59586

我总共有302个数据点，每个数据点都是400个二进制数的数组。因此，张量的形状应为[302，400]，并且当我将形状更改为错误的东西（例如[303，401]）时，会出现错误，指出应为[302，400]。

我是整个过程的新手，因此将不胜感激。

谢谢

Answer 1

我找到了解决方法！下载数据的单独脚本出错。这样创建了不同长度的数据...

例如，一种形状具有400像素，另一种形状具有410像素。这种差异在张量流中产生了一个问题。删除没有400像素的数据点后，程序运行正常！

Tensorflow错误：构造形状的张量（120800）应该与值的长度（121881）相匹配

1 个答案: