TF-Keras-用于多输入功能API模型的Dataset.from_generator

Question

我有一个生成器，生成三个变量。前两个变量是两输入Keras模型（功能性API）的两个输入。我正在使用TF-Dataset来填充我的模型。代码如下：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator=make_generator_train,
                                                   args=[train_x_paths, train_y_int],
                                                   output_types=(tf.tuple((tf.float16, tf.float16)), tf.int8),
                                                   output_shapes=(tf.TensorShape([2]),
                                                                  tf.TensorShape([1]))).batch(batch_size=batch_size)

我得到一个TypeError：

TypeError：如果浅层结构是一个序列，则输入也必须是一个序列。输入具有类型：。

Answer 1

尝试这样：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
        generator=make_generator_train,
       args=[train_x_paths, train_y_int],
       output_types=(tf.float16, tf.int8)
).batch(batch_size=batch_size)

大多数时候，您不需要指定output_shapes。它在运行时决定。此外，您只需要在output_types中指定输出张量的整体dtype。不是每个张量维的dtype。

Answer 2

解决方案：生成器应为输入和输出按原样生成字典。