Keras 在使用 ImageDataGenerator 时产生错误答案

【问题标题】：Keras producing error while working with ImageDataGeneratorKeras 在使用 ImageDataGenerator 时产生错误
【发布时间】：2022-06-15 23:20:15
【问题描述】：

我正在尝试执行简单的任务，其中模型将图像作为输入并生成另一个图像作为输出。有两个名为 input 的文件夹包含输入图像，另一个名为 output 的文件夹包含地面实况图像或 y 标签。为了在训练和验证拆分中拆分整个文件夹，我执行了以下步骤：

# This is supposed to make training split which contains x label
train_set_X = train_datagen.flow_from_directory(
    train_path,
    class_mode='input',
    classes=['input'],
    subset='training'
)

# This is supposed to make validation split which contains x label
validation_set_X = train_datagen.flow_from_directory(
    train_path,
    class_mode='input',
    classes=['input'],
    subset ='validation'
)


# THis makes the training split's Y label

train_set_Y = train_datagen.flow_from_directory(
    train_cleaned_path,
    class_mode='input',
    classes=['output'],
    subset ='training'
)

# THis makes the validation split's Y label
validation_set_Y =train_datagen.flow_from_directory(
    train_cleaned_path,
    class_mode='output',
    classes=['train_cleaned'],
    subset ='validation'
)

但是当我使用上面提到的拆分如下：

history= conv_NN.fit(train_set_X, train_set_Y,
                              validation_data = (validation_set_X, validation_set_Y), 
                              epochs=20, batch_size=16,
                              callbacks= [early_stop,tensorboard_callback], 
                              verbose=1)

我收到以下错误：

ValueError: `y` argument is not supported when using `keras.utils.Sequence` as input.

请帮助我了解这里发生了什么以及我做错了什么？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras conv-neural-network imagedatagenerator

【解决方案1】：

使用生成器时，model.fit 期望生成器同时提供 x 和 y 值。因此，您不能像使用代码那样指定 y 标签

history= conv_NN.fit(train_set_X, train_set_Y

我认为你可以实现你想要的

train_gen=zip(train_set_X,train_set_Y)
valid_gen=zip(validation_set_X,validation_set_Y)
history= conv_NN.fit(train_gen,valisation_data = valid_gen,  
                              epochs=20, batch_size=16,
                              callbacks= [early_stop,tensorboard_callback], 
                              verbose=1)

【讨论】：