Я пытаюсь создать программу распознавания изображений с набором данных в качестве моих собственных изображений.У меня есть только 506 изображений (эта программа в основном является доказательством концепции).Я использую tenorflow, и я застрял, когда дело доходит до подачи моих изображений и этикеток.
У Tensorflow есть эта функция
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
, но я не могу использовать это для своих собственных входов.Я пробовал train_test_split, но во время работы я получаю сообщение об ошибке со значением
"Невозможно передать значение формы (379, 50, 50, 1) для Tensor 'Placeholder: 0', которое имеетshape '(?, 2500)' ".
Я не уверен, откуда 379.Какие-либо предложения?Вот мой код:
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2500])
W = tf.Variable(tf.zeros([2500, 3]))
b = tf.Variable(tf.zeros([3]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
batch_xs, test_x, batch_ys, test__y = train_test_split(img, index, test_size = .25, random_state = 0)
sess.run(train_step, feed_dict= {x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
#figure out how to get xs and ys into this statement
print(sess.run(accuracy, feed_dict= {x: batch_xs, y_: batch_ys}))