TypeError: <lambda>() 接受 1 个位置参数，但给出了 2 个答案

【问题标题】：TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were givenTypeError: <lambda>() 接受 1 个位置参数，但给出了 2 个
【发布时间】：2020-12-29 21:33:15
【问题描述】：

这是我的代码：

img_gen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()
gen = img_gen.flow_from_directory('/train/',(224, 224),'rgb', batch_size = 2)
training_set = tf.data.Dataset.from_generator(lambda : gen, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes = ([2,224,224,3],[2,2]))

def read_images(features):
    return features['image']

training_set = training_set.map(lambda x: read_images(x), num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

错误是：

    TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

那么我该如何解决函数 read_images 中的问题。

【问题讨论】：

标签： tensorflow2.0 tensorflow2.x

【解决方案1】：

flow_from_directory 的文档 -

退货
一个 DirectoryIterator 产生 (x, y) 的元组，其中 x 是 numpy 数组，包含一批形状为 (batch_size, *target_size, channels) 和 y 是对应标签的 numpy 数组。

你可以看到它返回一个包含 2 个元素的元组，所以你的 map 函数需要处理它。

def read_images(features):
    # some processing
    output = features
    return output

training_set = training_set.map(lambda image, label: read_images(image), num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

ImageDataGenerator 本身有很多可用的处理选项。你也可以在 tensorflow 页面查看其他教程 - load images

查看数据集内容也有助于调试问题

for line in training_set.take(1):
    print(len(line))
    print(line)

【讨论】：