从生成器广播标签数据的问题

Question

我正在研究用于面部表情识别的 CK+ 数据集，我正在通过 datagen.flow_from_directory 传递面部图像和标签以提取面部特征并映射到标签。

标签作为分类值传递，范围从 0 到 7。似乎是作为一次性编码形式传递的。我的问题是我可以将标签值作为一次性编码值进行广播。

我收到以下错误： ValueError: could not broadcast input array from shape (32,8) into shape (32)

代码如下：

import scipy
import os, shutil
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

img_width, img_height = 224, 224

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
batch_size = 32

def extract_features(directory, sample_count):
    features = np.zeros(shape=(sample_count, 7, 7, 512))  # Must be equal to the output of the convolutional base
    labels = np.zeros(shape=(sample_count))
    print(sample_count, 7, 7, 512)
    # Preprocess data - flow_from_directory allows us to extract 
    #... features and labels directly from a directory
    generator = datagen.flow_from_directory(directory,
                                            target_size=(img_width,img_height),
                                            batch_size = batch_size,
                                            class_mode='categorical')

    i = 0
    for inputs_batch, labels_batch in generator:
        features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
        features[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] = features_batch
        labels[i * batch_size: (i + 1) * batch_size] = labels_batch
        i += 1
        if i * batch_size >= sample_count:
            break
    return features, labels

我得到以下形状：

Found 209 images belonging to 8 classes.
Input batch shape:  (32, 224, 224, 3)
Features batch shape:  (32, 7, 7, 512)
Features shape:  (209, 7, 7, 512)
Labels batch shape:  (32, 8)

所以我很困惑为什么features_batch可以广播，而labels_batch不能。

我尝试了几件事，其中包括：

1) 展平标签数组 - 这没有任何意义，但只是为了查看并获得跨行和列的完整元素计数 32*8=259（如预期的那样）。

2) 我尝试只使用labels[i]=labels_batch 和labels=labels_batch，它只返回最后几个标签 （17，从 209-(6*32)=17 剩余）。

3) 我还尝试从this question 插入另一个解决方案。 通过这样做：

for c in range(0,7):
            labels[i * batch_size: (i + 1) * batch_size, [c]] = labels_batch

但是却得到以下错误：

ValueError: Error when checking input: expected input_3 to have 4 dimensions, but got array with shape (32, 8)

我觉得我缺少的东西很简单，但我似乎无法弄清楚。有人有什么想法吗？

谢谢！

Answer 1

您的标签应该是 labels = np.zeros(shape=(sample_count, num_classes)) 而不是 labels = np.zeros(shape=(sample_count)) 并且来自生成器的标签分配应该是 labels[i * batch_size: (i + 1) * batch_size,:] = labels_batch