Question

我正在尝试从头开始在自己的数据集上实现this keras implementation of yolov3。在将代码更改为我的要求并进行了试用培训之后，我试图通过keras中的predict_generator函数来验证预测。但是它会引发错误。

    model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss={'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred},metrics=['accuracy']) # recompile to apply the change
    print('Unfreeze all of the layers.')

    batch_size = 2 
    print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))
    model.fit_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),
        steps_per_epoch=max(1, num_train//batch_size),
        validation_data=data_generator_wrapper(lines[num_train:], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),
        validation_steps=max(1, num_val//batch_size),
        epochs=1,
        initial_epoch=0,
        callbacks=[logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping])
    predict = model.predict_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),verbose=1,steps=10)
    model.save_weights(log_dir + 'trained_weights_final.h5')

这是错误

_main中的文件“ yolo_train.py”，第83行 model.predict_generator（data_generator_wrapper（lines [：num_train]，batch_size，input_shape，anchors，num_classes），详细= 1，步骤= 10）包装中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py”，第91行 return func（* args，** kwargs） 1522行中的“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py”文件，位于预报生成器中详细=详细）预测文件生成器中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_generator.py”，行474 返回np.concatenate（all_outs [0]） ValueError：零维数组无法串联

如果形状不匹配，我将无法理解训练效果如何，而且我也没有修改任何输出张量。仅更改了输入图像的大小并设置了类数1。

成功训练后，keras预报_生成器抛出错误

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