Эффективность tnet ошибка формы входа с tf.data.Dataset - PullRequest
Новая
       50

Эффективность tnet ошибка формы входа с tf.data.Dataset

0 голосов
/ 25 апреля 2020

при подаче набора tf.data.Dataset для обучения модели EfficientnetB0 я получаю следующую ошибку: 

ValueError: in converted code:

    C:\Users\fconrad\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\venv_spielereien\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py:677 map_fn
        batch_size=None)
    C:\Users\fconrad\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\venv_spielereien\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py:2410 _standardize_tensors
        exception_prefix='input')
    C:\Users\fconrad\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\venv_spielereien\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_utils.py:573 standardize_input_data
        'with shape ' + str(data_shape))

    ValueError: Error when checking input: expected efficientnet-b0_input to have 4 dimensions, but got array with shape (224, 224, 3)

Мне действительно интересно, почему это происходит, поскольку при создании пакета из моего набора данных: 

train_generator = (tf.data.Dataset
                  .from_tensor_slices((train_imgs, train_labels))
                  .map(read_img)
                  .map(flip_img)
                  .map(brightness)
                  .map(blur)
                  .map(noise)
                   .map(rotate_90)
                  .repeat()
                  .shuffle(512)
                  .batch(BATCH_SIZE)
                  .prefetch(True))

validation_generator = (tf.data.Dataset
                       .from_tensor_slices((validation_imgs, validation_labels))
                       .map(read_img)
                       )

print(train_generator.__iter__().__next__()[0].shape)

Я получаю ожидаемый результат (64, 224, 224, 3).

Но после создания модели вышеупомянутая ошибка возникает, когда я начинаю тренировку: 

effn = tfkeras.EfficientNetB0(include_top=False, input_shape=img_shape, classes=4)
effn_model = tf.keras.Sequential()
effn_model.add(effn)
effn_model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
effn_model.add(tf.keras.layers.Dense(4, 'softmax'))

effn_model.compile(optimizer= 'adam', loss='categorical_crossentropy', metrics= ['categorical_accuracy'])

effn_model.fit(train_generator,
               epochs=20,
               steps_per_epoch=train_imgs.shape[0] // BATCH_SIZE,
               validation_data= validation_generator)

Кто-нибудь знает, почему срезы из набора данных имеют форму (64,224,224,3), но модель не распознает размер партии? когда я пытаюсь обучить модель keras.application, все работает нормально. Я использую tenorflow 2.1 и установку pip efficien tnet. Спасибо

...