Keras ImageDataGenerator：数据和标签形状的问题

Posted 2023-02-23

【中文标题】Keras ImageDataGenerator：数据和标签形状的问题

【英文标题】：Keras ImageDataGenerator: problem with data and label shape

【发布时间】：2019-05-29 01:07:50

【问题描述】：

我想使用 Keras 生成更多图像，如您在 here 中所见， 使用这段代码（几乎和source>Random Rotations一样）：

# Random Rotations
from keras.datasets import mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from matplotlib import pyplot
from keras import backend as K
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90)
# fit parameters from data
datagen.fit(cats["images"])

print(np.asarray(cats["label"]).shape)  #output=(12464,)
print(np.asarray(cats["images"]).shape) #output=(12464, 60, 60, 1)

# configure batch size and retrieve one batch of images
for X_batch, y_batch in datagen.flow(cats["images"], cats["label"], batch_size=9):
    # create a grid of 3x3 images
    for i in range(0, 9):
        pyplot.subplot(330 + 1 + i)
        pyplot.imshow(X_batch[i].reshape(28, 28), cmap=pyplot.get_cmap('gray'))
    # show the plot
    pyplot.show()
    break

但我收到以下错误：

ValueError：x（图像张量）和y（标签）应该具有相同的 长度。找到：x.shape = (60, 60, 1), y.shape = (12464,)

这可能有助于进一步检查：

我想图书馆应该有问题，好像我将图像的形状更改为 60x60 而不是 60x60x1 我会得到：

ValueError：.fit() 的输入应该有 4 级。得到数组 形状：(12464, 60, 60)

【参考方案1】：

您需要更改标签的形状

labels = np.asarray(cats["label"]).reshape(( -1 , 1 ))

【讨论】：

这不起作用并产生几乎相同的错误“ValueError：x（图像张量）和y（标签）应该具有相同的长度。发现：x.shape = (60, 60 , 1), y.shape = (12464, 1)"

【参考方案2】：

cats['images'] 和 cats['labels'] 很可能是 Python 列表。首先使用np.array将它们转换为数组，然后将它们传递给flow方法：

cats['images'] = np.array(cats['images'])
cats['labels'] = np.array(cats['labels'])

【讨论】：

我预计这种情况会出现以下错误“AttributeError：'list' object has no attribute 'shape'”这就是为什么我从来没想过。非常感谢。