如何将图像列表传递给 keras train 函数答案

【问题标题】：How to pass a list of images into the keras train function如何将图像列表传递给 keras train 函数
【发布时间】：2019-05-10 04:06:32
【问题描述】：

我有一个 pgn 图片列表。从每个图像中，我提取了一个特定的对象，并将该对象仅存储到一个单独的图像中。我读了原始图像放入xTrainnumpy数组，并将对象提取到yTrainnumpy数组中：

def getFilesList(directory):
    files = os.listdir(directory)
    return map(lambda file: directory + file, files)

def readImagesIntoNumpy(directory):
    filesList = getFilesList(directory)
    images = map(lambda file: plt.imread(file), filesList)
    return np.array(images)

xTrain = readImagesIntoNumpy("./original/")
yTrain = readImagesIntoNumpy("./objects/")

我希望模型训练如何从新图像中提取这些对象：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
          optimizer='sgd',
          metrics=['accuracy'])

model.fit(xTrain, yTrain, epochs = 5, batch_size = 32)

问题是最后一次model.fit调用抛出错误：

ValueError: Error when checking input: expected dense_17_input
            to have 2 dimensions, but got array with shape (20, 256, 256, 4)

如何将一组图像传入 keras 模型进行训练？

【问题讨论】：

标签： python image numpy tensorflow keras

【解决方案1】：

您的输入图像形状为 (256, 256, 4)，输入密集层形状为 2 作为向量将数据从 (256, 256, 1) 重塑为 (256*256*1,1)

在第一层添加这一层

model.add(Reshape(target_shape = (256*256*256,1), input_shape = (256, 256, 1)))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

【讨论】：