Tensorflow：重塑的输入是具有1个值的张量，但请求的形状需要5的倍数

Question

我正在解决对象检测和识别问题。 图片上有几个具有不同类别的对象可以检测和识别。

训练和测试数据集为jpeg格式，并保存在TFRecords中。

我使用以下代码进行训练：

    def encrypt(self):
        alpha = self.__class__.alpha
        key = self.__class__.key
        ...

我遇到以下错误：

MODEL_NAME=faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28_v01
PIPELINE_CONFIG_PATH=/models/${MODEL_NAME}/pipeline.config
MODEL_DIR=/models/${MODEL_NAME}/
NUM_TRAIN_STEPS=50000
SAMPLE_1_OF_N_EVAL_EXAMPLES=1

python3 /opt/develop/virtualenv-tf/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research/object_detection/model_main.py \
    --pipeline_config_path=${PIPELINE_CONFIG_PATH} \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --num_train_steps=${NUM_TRAIN_STEPS} \
    --sample_1_of_n_eval_examples=$SAMPLE_1_OF_N_EVAL_EXAMPLES \
    --alsologtostderr

如果数据集有问题，我应该在那里检查什么？