ImageAugmentation：输入必须是＆gt; = 2-d

Question

我尝试为cnn加载pickle文件，但是在扩充时出现错误消息“ValueError：输入必须＆gt; = 2-d。”

            from tflearn.data_augmentation import ImageAugmentation
            # load dataset

            X,Y,X_test,Y_test=pickle.load(open("train.pkl","rb"))

            Y = to_categorical(Y, 2)
            Y_test = to_categorical(Y_test, 2)

            # Real-time data preprocessing
            img_prep = ImagePreprocessing()
            img_prep.add_featurewise_zero_center()
            img_prep.add_featurewise_stdnorm()

            # Real-time data augmentation
            img_aug = ImageAugmentation()
            img_aug.add_random_flip_leftright()
            img_aug.add_random_rotation(max_angle=25.)

            # Convolutional network building
            network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3],
                                 data_preprocessing=img_prep,
                                 data_augmentation=img_aug)

我想知道是不是因为我的Y和Y_test只有0或1，这使它成为1维。如果是这样，我将非常感谢帮助编写正确的.pkl文件的任何输入。标签的代码在

下面

            img_label[i] = numpy.asarray(name, dtype='float64')

和name是用于存储图片的文件夹名称，0或1.我尝试将文件夹重命名为[0,1]和[1,0]或0,1和1,0。两者都触发了数据类型错误消息。

任何意见都将受到赞赏。