AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“strip”

Posted 2023-02-23

【中文标题】AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“strip”

【英文标题】：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'strip'

【发布时间】：2020-03-25 04:59:53

【问题描述】：

我尝试制作一个具有多个输入和输出的训练模型。

这个模型在单输入和输出时效果很好，但我收到了一条错误消息。

AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'strip'

我猜问题是fit_generator无法处理numpy数组。

我的 fit 生成器是这样的：

def train_model(model, X_train, X_valid, y_train, y_valid):
    """
    Train the model
    """

    checkpoint = ModelCheckpoint('model-epoch:03d-Hunet-LSTM-Canny_Final_bc50.h5',
                                 monitor='val_loss',
                                 verbose=0,
                                 save_best_only=True,
                                 mode='auto')


    model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.0001))
    X=X_train
    print(X)
    y=y_train
    print(y)

    history = model.fit_generator(batcher(data_dir, X_train, y_train, batch_size, True),
                        samples_per_epoch,
                        nb_epoch,
                        max_q_size=1,
                        validation_data=batcher(data_dir, X_valid, y_valid, batch_size, False),
                        nb_val_samples=len(X_valid),
                        callbacks=[checkpoint],
                        verbose=1)

以及 Print(X_train) 的结果

[['images/photo6190.jpg' 0.119999997318]
 ['images/photo8791.jpg' 0.10000000149]
 ['images/photo12711.jpg' 0.060000006109499994]
 ...
 ['images/photo9846.jpg' 0.0700000077486]
 ['images/photo10800.jpg' 0.109999999404]
 ['images/photo2733.jpg' 0.10000000149]]

和打印（y_train）

[[ 0.20000002  0.12      ]
 [ 0.30000001  0.1       ]
 [-0.19999999  0.06000001]
 ...
 [ 0.30000001  0.07000001]
 [ 0.5         0.11      ]
 [ 0.40000001  0.1       ]]

有解决办法吗？

【问题讨论】：

您的X_train 是一个数组，第一列是文件名，第二列是一些数字。那有意义吗？您是否正在寻找一些模式/适合名称？

这完全有道理，因为输入和输出的第一列是我使用并且工作正常的。我在两者上都添加了第二列

【参考方案1】：

从docs，您不能简单地在fit_generator() 函数中传递一个numpy 数组。顾名思义，fit_generator() 接受一个 python 生成器作为参数。您可以使用 Keras ImageDataGenerator() 生成器函数来获取生成器，或者您可以制作自己的自定义生成器函数 yields 您的 x 和 y 训练对

这个示例可能会有所帮助：https://keras.io/examples/cifar10_cnn/

【讨论】：

在您的示例中，他们还使用了适合生成器和数据生成器的生成器。我有一个像数据生成器一样工作的 batch_generator。所以你的意思是我必须更正我让生成数据的批处理生成器？