Я написал генератор для множественного входа nn, но при использовании функции tf.data.Dataset.from_generator () я получаю ошибку, все данные находятся в numpy где: вход 1 имеет форму (16,100,223,3) , вход 2 имеет форму (100,223), вход 3 имеет форму (16,), а метка имеет форму (2,). data - это массив всех этих объединенных
мой код
def data_generator(train_list, batch_size):
i = 0
j = 0
flag = True
while True:
# inputs = []
# outputs = []
if i < len(train_list):
if flag == True:
train_path = os.path.join(training_dir, train_list[i])
data = np.load(train_path, allow_pickle=True)
flag = False
if j >= len(data):
j = 0
i += 1
flag = True
del data
else:
if len(data[j:]) >= batch_size:
input_1 = data[j:(j+batch_size), 0]
input_2 = data[j:(j+batch_size), 1]
input_3 = data[j:(j + batch_size), 2]
outputs= data[j:(j+batch_size), -1]
j += (batch_size)
yield {'Input_Branch-1' : input_1,'Input_Branch-2': input_2, 'Input_Branch-3': input_3}, outputs
elif len(data[j:])< batch_size:
input_1 = data[j:, 0]
input_2 = data[j:, 1]
input_3 = data[j:, 2]
outputs= data[j:, -1]
j = 0
i+= 1
flag = True
del data
yield {'Input_Branch-1': input_1, 'Input_Branch-2': input_2, 'Input_Branch-3': input_3}, outputs
else:
i = 0
del data
flag = True
np.random.shuffle(train_list)
batch_size = 5
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(data_generator, args= [train_list, batch_size],
output_types = ({'Input_Branch-1': tf.uint8, 'Input_Branch-2': tf.uint8, 'Input_Branch-3': tf.float32}, tf.float32),)
# for seeing the output of data generator
num = 0
for data, labels in dataset:
print(data.shape, labels.shape)
print(labels)
print()
num = num + 1
if num > 1: break
Я получаю следующую ошибку
2020-08-04 17:43:30.653430: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1741] Invalid argument: TypeError: `generator` yielded an element that could not be converted to the expected type. The expected type was uint8, but the yielded element was [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)].
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\panwa\.conda\envs\Vision\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 801, in generator_py_func
ret, dtype=dtype.as_numpy_dtype))
File "C:\Users\panwa\.conda\envs\Vision\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\script_ops.py", line 203, in _convert
result = np.asarray(value, dtype=dtype, order="C")
File "C:\Users\panwa\.conda\envs\Vision\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 85, in asarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence.
Эта же ошибка повторяется несколько раз Пожалуйста, помогите !!!