Модель берет пару входных изображений и выдает изображение в качестве вывода. Используя метод .flow keras для всех 3-х изображений, как подобрать модель? - PullRequest
Новая
       19

Модель берет пару входных изображений и выдает изображение в качестве вывода. Используя метод .flow keras для всех 3-х изображений, как подобрать модель?

0 голосов
/ 14 апреля 2020

Моя модель берет пару изображений в качестве входных данных и должна вывести карту изменений (изображение). Для этого я объединил генераторы данных для 2 входных изображений, но я не могу дать соответствующий выходной генератор для модели. Ниже приведен код, который, как я думал, будет работать, возвращая все X1, X2 и X3. У меня есть 14 тренировочных изображений и размер изображения (256, 256,3), а выходная форма - (256, 256,1) 

data_gen_args = dict(
                    zoom_range=1.8,
                    horizontal_flip=True, 
                    vertical_flip=True, 
                    rescale=1./255, 
                    data_format='channels_last',
                    validation_split=0.2)


image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

seed = 1

'''                                         REMEMBER!                               

While using .flow_from_directory, the path needs to be to a folder, that contains folders, that contains the images '''


def combine_generators(generator, A_trainx, B_trainx, y_train, batch_size):

    gen1 = generator.flow(x=A_trainx,
                          y=y_train,
                          seed=seed,
                          batch_size=batch_size,
                          shuffle=False)

    gen2 = generator.flow(x=B_trainx,
                          y=y_train,
                          seed=seed,
                          batch_size=batch_size,
                          shuffle=False)

    gen3 = generator.flow(x=y_train,
                          y=None,
                          seed=seed,
                          batch_size=batch_size,
                          shuffle=False)
    while True:
        X1 = gen1.next()
        X2 = gen2.next()
        X3 = gen3.next()


        yield [X1[0], X2[0]], X3[0]

Но когда я запускаю следующий код, где A_trainx, B_trainx и y_train все массивы, 


batch_size = 16
model = unet_modified()

model.fit_generator(inputgenerator, steps_per_epoch=20, epochs=20, shuffle=True)

Я получаю следующую ошибку. ПОЖАЛУЙСТА, ПОМОГИТЕ МНЕ! 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:90: UserWarning: Update your `Model` call to the Keras 2 API: `Model(inputs=[<tf.Tenso..., outputs=Tensor("ou...)`

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-76cdb8233193> in <module>()
      8 model = unet_modified()
      9 
---> 10 model.fit_generator(inputgenerator, steps_per_epoch=20, epochs=20, shuffle=True)
     11 
     12 model.save(filepath)

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_utils.py in check_array_length_consistency(inputs, targets, weights)
    242                          'the same number of samples as target arrays. '
    243                          'Found ' + str(list(set_x)[0]) + ' input samples '
--> 244                          'and ' + str(list(set_y)[0]) + ' target samples.')
    245     if len(set_w) > 1:
    246         raise ValueError('All sample_weight arrays should have '

ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 14 input samples and 256 target samples.
...