我在数据管道中使用了一个函数 input_preprocess
:
def input_preprocess(image, label):
if label == 1:
return tf.zeros(NUM_CLASSES)
else:
label = tf.one_hot(label, NUM_CLASSES)
return image, label
问题是 tf.one_hot
返回的是 sequence
而 tf.zeros
返回的不是。
我收到以下错误:
The two structures don't have the same nested structure.
First structure: type=Tensor str=Tensor("cond/zeros_like:0", shape=(28,), dtype=float32)
Second structure: type=tuple str=(<tf.Tensor 'args_0:0' shape=(224, 224, 3) dtype=float32>, <tf.Tensor 'cond/one_hot:0' shape=(28,) dtype=float32>)
More specifically: Substructure "type=tuple str=(<tf.Tensor 'args_0:0' shape=(224, 224, 3) dtype=float32>, <tf.Tensor 'cond/one_hot:0' shape=(28,) dtype=float32>)" is a sequence, while substructure "type=Tensor str=Tensor("cond/zeros_like:0", shape=(28,), dtype=float32)" is not
Entire first structure:
.
Entire second structure:
(., .)
我如何手动构建可以代替 tf.one_hot
返回的内容?
答案 0 :(得分:1)
tf.one_hot
返回一个 EagerTensor
,就像 tf.zeros
一样:
a = tf.one_hot(1,2)
print(type(a))
b = tf.zeros(2)
print(type(b))
# tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
# tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor
我认为您的问题是您的函数 input_preprocess
返回一个单个值 if label == 1
(第一次返回)和一个元组 否则(第二次返回)。