Question

我将keras文档提供的代码用于ImageDataGenerator 而且我不断收到此错误

文件“ C：\ Users \ abirf \ AppData \ Local \ Continuum \ anaconda3 \ envs \ deep_learning \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ training_utils.py”，第34行，位于standardize_single_array elif x.ndim == 1：

AttributeError：“ zip”对象没有属性“ ndim”

X_path= os.path.join('......./train_data/', 'images') # input image
Y_path = os.path.join('......../train_data/', 'masks') # ground-truth label

# we create two instances with the same arguments
data_gen_args = dict(#featurewise_center=True,
                     #featurewise_std_normalization=True,
                     rotation_range=45.,
                     #width_shift_range=0.1,
                     #height_shift_range=0.1,
                     zoom_range=[0.2])
seed = 1 
image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(X_path , class_mode=None, seed=seed,batch_size = 1, 
                                                    target_size=(img_col,img_row),color_mode='grayscale')
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory( Y_path, class_mode=None, seed=seed,batch_size = 1 ,target_size=(img_col, img_row),color_mode='grayscale')

num_train = len(image_generator)
train_generator = zip(image_generator, mask_generator)

model = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=num_train, shuffle=True, validation_split=0.1 , batch_size=16, epochs=50,callbacks=[earlystopper, checkpointer])

有人可以向我解释怎么了吗？

Answer 1

在以下行中：

model = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=num_train, shuffle=True, validation_split=0.1 , batch_size=16, epochs=50,callbacks=[earlystopper, checkpointer])

第一个参数是zip函数返回的zip对象。根据Keras文档，model.fit()可以采用多种格式，其中第一种是numpy数组，这是期望的类，因为它是具有ndim（维数）属性的类，因此出现错误消息。

https://keras.io/api/models/model_training_apis/

无论您要发送的第一个参数是什么，您都可能希望将zip对象转换为列表。为此，请使用list(train_generator)，如果要使用numpy数组，则可以使用np.array(trainGeneratorList)，trainGeneratorList是list函数的帮助。

AttributeError：“ zip”对象没有属性“ ndim”

1 个答案: