使用 CNN 的多类图像分类中的错误

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 CNN 的多类图像分类中的错误

【英文标题】：Errors in Multi class image classification using CNN

【发布时间】：2021-12-25 06:46:03

【问题描述】：

我对 CNN 和 python 还很陌生，我正在尝试对包含 3 个类的图像进行分类。每当我尝试训练我的模型时，我都会收到错误：TypeError：无法将 0.6 转换为 dtype int64 的 EagerTensor。我不完全确定该怎么做或如何解决它，希望能提供任何帮助。

代码如下：

train_gen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)

validation_gen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator=train_gen.flow_from_dataframe(
    train_df,
    "/Users/danieladegborioye/Documents/school/FIFTH YEAR/ENGR 418 Applied Machine learning /Lego_dataset_1/training/",
    x_col='filename',
    y_col='category',
    target_size=(150,150),
    class_mode="categorical",
    batch_size=32
)

validation_generator=validation_gen.flow_from_dataframe(
    validate_df,
    "/Users/danieladegborioye/Documents/school/FIFTH YEAR/ENGR 418 Applied Machine learning /Lego_dataset_1/training/",
    x_col='filename',
    y_col='category',
    target_size=(150,150),
    class_mode="categorical",
    batch_size=32
)


epochs=10
batch_size=10

history=modell.fit(
    train_generator,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=total_validate/batch_size,
    steps_per_epoch=total_train/batch_size,
    callbacks=callbacks
)

【问题讨论】：

不确定是什么问题，但我建议您确保类别列中的值是字符串。使用 train_df['category']=train_df['category'].astype(str)

【参考方案1】：

如果batch_size 大于total_validate 或total_train，则steps_per_epoch 将小于1，从而导致'TypeError: Cannot convert 0.6 to EagerTensor of dtype int64'。