python-3.x - 值错误: Output of generator should be a tuple `(x, y, sample_weight)` or `(x, y)` while using Fit_generator

Question

我一直在尝试使用一组训练和验证图像来教授模型，但我一直遇到标题错误(我将在下面发布完整的错误)。 Alittle 不知道如何继续下去，之前提出的有关该主题的问题没有产生结果。 我的代码片段是:

train_datagen = ImageDataGenerator(
  preprocessing_function=preprocess_input,
  rotation_range=90,
  horizontal_flip=True,
  vertical_flip=True,
)

val_datagen = ImageDataGenerator(
      preprocessing_function=preprocess_input,
      rotation_range=90,
      horizontal_flip=True,
      vertical_flip=True,
    )

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(VAL_DIR,
                                                    target_size=(HEIGHT, WIDTH),
                                                    batch_size=TRAIN_BATCH_SIZE,
                                                    class_mode=None,
                                                    shuffle=True)
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(TRAIN_DIR,
                                                target_size=(HEIGHT, WIDTH),
                                                batch_size=VAL_BATCH_SIZE,
                                                class_mode=None,
                                                shuffle=True)

然后我尝试使用以下方法来教授模型:

history = finetune_model.fit_generator(train_generator,epochs=NUM_EPOCHS, workers=8,
                                   steps_per_epoch=num_train_images // TRAIN_BATCH_SIZE,
                                   validation_data=val_generator,
                                   validation_steps=num_val_images // VAL_BATCH_SIZE,
                                   shuffle=True, callbacks=callbacks_list)

我得到的错误是:

ValueError: Output of generator should be a tuple `(x, y, sample_weight)` or `(x, y)`. Found: [[[[-5.30867195e+01 -6.81702271e+01  2.66113968e+01]
   [-5.04675522e+01 -6.62993927e+01  2.90434952e+01]
   [-4.78483849e+01 -6.44285583e+01  3.14755783e+01]
   ...

我想要一些方向，因为我是一名机器学习入门学生。很乐意提供更多信息。 使用的图像为 jpeg 格式。 我能做些什么 ？似乎找不到问题。

Answer 1

修复错误:

Per the documentation ，指定 class_mode=None 给出一个生成器，仅生成批量图像数据，没有目标(旨在与 model.predict_generator() 一起使用)。

fit_generator needs a generator产生(输入，目标)对。因此，您无法将模型适合您现在使用的生成器，因为这些生成器没有说明模型应该适合的目标。您需要弄清楚您的标签是什么，然后选择适当的class_mode，以便数据生成器包含这些标签。

确保错误已修复:

选择正确的class_mode后，您可以通过打印/可视化批处理¹来对数据生成器进行健全性检查:

在此示例中，我正在进行多类(兔子、猫、狗)分类，因此默认的 class_mode=categorical 可以正常工作。

获取批处理的图像和标签后，该批处理中的第一个图像是一只狗，该批处理的第一个标签是 [0, 0, 1] (>第二位置，从零开始计数)，而class_indices字典表示狗图像具有标签2(从零开始计数)。

^{1。一般来说，最好始终仔细检查此处的数据，即使数据生成器似乎正在工作；请参阅this post ，在“在网前可视化”下。}