Запутался с ошибками относительно Numpy массивов: перепробовал несколько методов обучения, и все они приводят к ошибкам - PullRequest
Новая
       18

Запутался с ошибками относительно Numpy массивов: перепробовал несколько методов обучения, и все они приводят к ошибкам

0 голосов
/ 21 февраля 2020

Прежде чем перейти к фактическим ошибкам и кодовым комбинациям, вот элементы моего кода: 

def preprocess_image(data, img_shape, num_classes):
    image = X_tiny
    #image = resize(image, img_shape[0], img_shape[1])
    image = normalize(image)

    #label = convert_onehot(data['label'], num_classes)
    label=y_labels_one_hot

    return image, label

Это этап предварительной обработки.

Это функция карты, которую я пытаюсь использовать 

img_shape=(32,32,3)
num_classes=10
train_data=X_train
mapper = lambda t: preprocess_image(t,img_shape,num_classes)
train_dataset = np.array([mapper(xi) for xi in train_data])

Есть два варианта обучения l oop, с которыми я сейчас пытаюсь работать 

length=len(train_dataset)
        for i in range(0,length):
          images=X_tiny[i]
          labels=y_labels_one_hot[i]
          gen_loss, disc_loss=train_step(images,labels)
          total_gen_loss +=gen_loss
          total_disc_loss +=disc_loss

И 

for images, labels in train_dataset:
            gen_loss, disc_loss = train_step(images, labels)

            total_gen_loss += gen_loss
            total_disc_loss += disc_loss

Когда я пытаюсь использовать функцию карты, я получаю сообщение об ошибке: 

could not broadcast input array from shape (40,4,2) into shape (40)

Где (40,4,2) - это форма моего один массив numpy с горячим кодированием.

Первое обучение l oop возвращает сообщение об ошибке: 

Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 200 and 4. Shapes are [200] and [4]. for 'generator_19/concat' (op: 'ConcatV2') with input shapes: [200,256], [4,256], [] and with computed input tensors: input[2] = <-1>.

256 приходит из слоев в мою сеть 200, и я предполагаю, что они из Мои numpy массивы

Вторая тренировка l oop дает мне ошибку: 

too many values to unpack (expected 2)

Это указывает на для l oop

...