错误 - AttributeError：'DirectoryIterator' 对象在 keras 的自动编码器设计中没有属性 'ndim

Posted 2023-02-23

【中文标题】错误 - AttributeError：\'DirectoryIterator\' 对象在 keras 的自动编码器设计中没有属性 \'ndim

【英文标题】：Error- AttributeError: 'DirectoryIterator' object has no attribute 'ndim in autoencoder design in keras错误 - AttributeError：'DirectoryIterator' 对象在 keras 的自动编码器设计中没有属性 'ndim

【发布时间】：2019-03-17 16:32:58

【问题描述】：

我是 Python 3.5 的新手。我正在尝试编写一个简单的自动编码器，它将在 60 张苹果图像的数据集上进行训练，并尝试重建根中给出的图像。我使用了以下代码：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import numpy as np
from PIL import Image 
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
image = Image.open('C:\Python35\Scripts\apple.jpg')
encoding_dim = 32
input_img = Input(shape=(65536,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(65536, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input_img, decoded)
encoder = Model(input_img, encoded)
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    directory=r"C:\Users\vlsi\Desktop\train",
    batch_size=32,
    class_mode="categorical",
    shuffle=True,
    seed=42
)
autoencoder.fit(train_generator,
                epochs=2,
                batch_size=256,
                shuffle=True)
encoded_img = encoder.predict(np.array(image))
decoded_img = decoder.predict(encoded_img)
plt.imshow(decoded_img)

报错

AttributeError: 'DirectoryIterator' 对象没有属性 'ndim'

知道出了什么问题吗？

【参考方案1】：

Keras fit 函数接受数据数组、numpy 数组，而不是生成器。你需要的函数是fit_generator。请注意，fit_generator 采用的参数略有不同，例如 steps_per_epoch 而不是 batch_size。

【讨论】：

您好，请您详细说明一下。我用

尝试了你的想法

@mrin9san 详细说明什么？您的评论似乎不完整。

嗨，我用 fit_generator 函数更改了程序。我现在有一个问题。似乎问题在于维度不匹配。 ***.com/questions/52790068/…

@FedericoDorato 同样，这个问题是关于 keras，而不是 tf.keras，您的评论具有误导性，并不认为它们是两个不同的库

@Benson_YoureFired 仅适用于 tf.keras，此答案适用于不是同一个库的 keras。也看看答案的日期。