Question

我试图通过Ning-Ding运行CUHK03 Person Re-ID脚本（使用Keras实施Ahmed等人的论文）见https://github.com/Ning-Ding/Implementation-CVPR2015-CNN-for-ReID

错误文本内容如下：

TypeError Traceback (most recent call last)
in ()

    ----> 1 main("E:\DL\cuhk-03.h5")

in main(dataset_path)

    17 model = generate_model()
    18 model = compile_model(model)
    ---> 19 train(model, dataset_path)
    20
    21 def train(model,

in train(model, h5_path, weights_name, train_num, one_epoch, epoch_num, flag_random, random_pattern, flag_train, flag_val, which_val_data, nb_val_samples)
    39 rand_x = np.random.rand()
    40 flag_train = random_pattern(rand_x)
    ---> 41 model.fit_generator(Data_Generator.flow(f,flag = flag_train),one_epoch,epoch_num,validation_data=Data_Generator.flow(f,train_or_validation=which_val_data,flag=flag_val),nb_val_samples=nb_val_samples)
    42 Rank1s.append(round(cmc(model)[0],2))
    43 print (Rank1s)

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs)

    89 warnings.warn('Update your ' + object_name + 90 ' call to the Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2)
    ---> 91 return func(*args, **kwargs)
    92 wrapper._original_function = func
    93 return wrapper

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch)

    2023 epoch = initial_epoch
    2024
    -> 2025 do_validation = bool(validation_data)
    2026 self._make_train_function()
    2027 if do_validation:

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

我在Windows 10（x86）上使用Anaconda中的Jupyter Notebook。 Keras版本2.1.3 Python版本3.6.3 Tensorflow后端（1.4.0）

Answer 1

好的，validation_data是

返回的生成器

Data_Generator.flow(f,train_or_validation=which_val_data,flag=flag_val)

执行do_validation = bool(validation_data)时，如果定义了任何对象，则在对象上调用bool将调用nonzero或len。在这种情况下，Sequence会实现len，因此会检查if len(Sequence) == 0。您的问题是len返回float（这是一个错误），因此当它尝试在bool中转换它时，它会失败。

断言len返回int。

信用证转到https://www.bountysource.com/issues/54744813-fit_generator-throws-error-on-validation-data-being-float-data-type

的Dref360

Answer 2

我遇到了同样的问题，我只想补充已经给出的答案。

正如上面所说，“ [..]问题是len返回一个浮点数（这是一个错误），因此当它尝试将其转换为布尔值时，它将失败”。但是，您指的是哪个len？

最有可能是因为您使用的是keras生成器模板，该模板中具有以下定义。

def __len__(self):
return np.ceil(len(self.x) / self.batch_size)

因此，如前所述，请确保它要与return并为整数。因此，它可以解决问题：

def __len__(self):
return int(np.ceil(len(self.x) / self.batch_size))

Keras fit_generator验证数据类型错误：＆＃39;浮动＆＃39; object不能解释为整数

2 个答案: