Я работаю над сверточной нейронной сетью, основанной на тензорном потоке.Для обработки преобразований функции SciKit изменяют исходные изображения.У меня неожиданная ситуация:
def read_img(file):
img = skimage.io.imread(img_folder + file)
print(img.shape)
img = skimage.transform.resize(img, (img_width, img_height), mode=mode)
return img[:,:,:img_channels]
останавливает формирование модели в виде следующей трассировки:
File "A:\anoth\...\newmodel.py", line 76, in read_img
img = skimage.transform.resize(img, (img_width, img_height), mode=mode)
File "A:\anoth\...\\skimage\transform\_warps.py", line 124, in resize
raise ValueError("len(output_shape) cannot be smaller than the image "
ValueError: len(output_shape) cannot be smaller than the image dimensions
Печать входной переменной (print(img.shape)) показывает, что существуетизображение, входящее в модель, которое состоит из 4 измерений
(2, 480, 720, 3)
, когда предыдущие файлы имеют 3 типа:
(480, 720, 3)
Что здесь может происходить?Что это за 4-е измерение, когда все входы - это изображения?