InvalidArgumentError:无法批处理组件 0 中具有不同形状的张量。第一个元素的形状为 [224,224,3],元素 25 的形状为 [224,224,1]。我已经重新调整了图像的形状,如您所见。def process_path(file_path=train_data): image_file= tf.io.read_file(image_dir+file_path+'.jpg') image_file=tf.image.decode_jpeg(image_file) image_file=tf.image.convert_image_dtype(image_file,tf.float32) image_file=tf.image.resize(image_file,[224,224]) return image_fileX_train = train_data.map(process_path)然后我只需合并标签和图像数据train=tf.data.Dataset.zip((X_train,y_train))train=train.shuffle(buffer_size=64).batch(32).prefetch(1)base_res_model.fit(train,epochs=10,verbose=2)问题可能出在损坏的图像上还是我在代码中遗漏了某些内容?
1 回答
12345678_0001
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彩色图像有 3 个通道:R、G、B。而灰度图像只有 1 个通道。列表中的元素 25 是灰度图像,而前面的索引是彩色图像。解决这个问题的方法是将通道数传递到tf.image.decode_jpeg
如下:
imagefile=tf.image.decode_jpeg(image_file, channels=3)
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