InvalidArgumentError: ValueError：`generator`产生了一个形状元素(59,224,224，3)
InvalidArgumentError: ValueError: generator产生了一个形状元素(59,224,224,3)
这个错误是由于生成器(generator)产生了一个形状(59,224,224,3)的元素，而这个形状与期望的不一致导致的。下面是对这个错误的解释和可能的解决方案：
- 错误解释：
- InvalidArgumentError：表示传递给函数的参数无效。
- ValueError：表示传递给函数的值无效。
- 错误原因：
- 这个错误通常发生在使用生成器生成数据集时，生成器产生了一个形状与期望不一致的元素。可能是由于数据集的预处理或生成器的实现问题导致的。
- 解决方案：
- 检查生成器的实现代码，确保生成的元素形状与期望一致。可以使用
print语句或调试工具来检查生成的元素形状。 - 检查数据集的预处理代码，确保对数据进行正确的处理和转换，以生成期望的形状。
- 检查生成器的输入参数，确保传递正确的参数值，以生成期望的形状。
- 如果使用的是第三方库或框架提供的生成器，可以查阅相关文档或社区支持，寻求解决方案。
- 检查生成器的实现代码，确保生成的元素形状与期望一致。可以使用
- 相关概念：
- 生成器(generator)：在编程中，生成器是一种特殊的函数，可以用于迭代生成一系列的值，而不需要一次性生成所有值。生成器可以节省内存空间，并且可以按需生成数据。
- 形状(Shape)：在机器学习和数据处理中，形状是指数据的维度和大小。对于图像数据，形状通常表示为(height, width, channels)，其中height表示图像的高度，width表示图像的宽度，channels表示图像的通道数。
- 数据集(Dataset)：在机器学习中，数据集是指用于训练、验证或测试模型的数据集合。数据集可以包含多个样本，每个样本可以包含多个特征或标签。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
- 腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
相关·内容
这基本上应该是一个复制粘贴，但我仍然在我的代码中得到一个错误。 我曾尝试使用None作为形状，但这不起作用。而且，由于我在这方面非常新手，我真的不确定谷歌的目的是什么。validation_data=val_generator) InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) 3 history = model.fi
浏览 48提问于2019-08-30得票数 0
回答已采纳
1回答
img_gen.flow_from_directory(data_path, target_size=(224, 224), batch_size=32)
)
steps_per_epoch = gen.n // 32,
epochs=10) ValueError：generator产生了形状(
浏览 18提问于2020-03-24得票数 0
与类似，我希望从一个具有不同大小的元素的列表中构建一个。但是，与链接问题不同，我想从的输出中生成数据集，后者输出张量列表。:形状必须匹配: values.shape =4 != match 1.Shape=2
iterator: exceptions.<e
浏览 0提问于2018-02-06得票数 1
回答已采纳
图，node_def，输入，control_inputs) 1606InvalidArgumentError:形状必须为4级，但对于输入形状为24、1、6、1、3、6、18的“conv1d_1”(op：“Conv2D”)，则为3级。在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
/usr/
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
输入管道中有以下错误：
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator,
(tf.float32, tf.float32
浏览 0提问于2018-03-28得票数 12
回答已采纳
1回答
我有一个keras模型，最后一层的输出形状是(None,574,6)，None是我的批处理大小的模型。
我还有一个名为anchors的二维numpy数组，其形状为(574,6)。我想要的是每个数据的输出减去numpy数组元素。InvalidArgumentError:维度必须相等，但对于输入形状为？、574、6、576的“sub_6”(op：'Sub')，则为574和576。在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
回答已采纳
我使用tf.data.Dataset.from_generator()函数为ASR创建一个带有音频wav_file、音频wav_file长度、文本和transcript_len的数据集。是否有可能对数据集进行批次，其中包含不同形状的张量？entry_to_features)dataset= dataset.flat_map(batch_fn)
InvalidArgumentError(回溯参见上文)：不能批处
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我的data变量有一个(6605, 32)的形状，我的labels数据有一个(6605,)的形状，我在下面的代码中重塑了这个形状到(6605, 1).model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=16, show_metric=True)
这给了我一些错误，第一个是tensorflow.python.framework.err
浏览 2提问于2017-11-11得票数 2
回答已采纳
我正在尝试实现一个非常简单的MLP，其输入形状为(batch_size,3,2)，输出形状为(batch_size,3)，也就是说(如果我做对了)：对于每一个3x2特性，都有一个对应的3值数组标签。：在model.fit上，我面临一个我无法理解的奇怪错误：ValueError: Dimensions must be equal,
浏览 4提问于2021-06-08得票数 0
回答已采纳
我有一个包含图像的X子文件夹。每个子文件夹都是一个类。categorical_accuracy: 0.1808
2020-04-14 20:39:48.629203: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1610]无效论点: ValueError：generator产生了一个形状元素(29、100、100、3)，其中预计有一个形状元
浏览 3提问于2020-04-14得票数 2
_session，options，feed_dict，fetch_list，target_list，-> 1367 run_metadata) 1368在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
请让我知道，如果有人有任何经验，或知道任何替代方式。(&qu
浏览 0提问于2018-10-03得票数 6
2回答
我正在阅读教程：generator = Sequential()
noise shape: (128, 64)generated_images = generator.predict(noise)
让我困惑的是:在第一个密集层中，生成器的input_dim已经被指定为64，为什么允许它输入形状的噪声(128,64)？
浏览 0提问于2018-08-03得票数 3
回答已采纳
self.train_dataset = tf.data.Dataset.from_generator(generator=train_generator, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes=(tf.TensorShape([6]), tf.TensorShape([])))生成DatasetV1Adapter<e
浏览 2提问于2020-01-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试为图像分割任务训练我的模型，为此，我使用一个生成器来生成数据集。我之前已经训练过它很多次了，但最近我遇到了这个错误。ValueError:'generator' yielded an element of shape (128,192,3) where an element of shape (128,192,1)当我打印出来自生成器的图像和蒙版的形状时，它会显示出来。 image:(128,192,1)
mask:(128,192,3) 生成器元素获取从tensorflow
浏览 47提问于2020-11-05得票数 0
ds = tf.data.Dataset.from_generator( output_types=(tf.float32但是我在运行后观察到以下异常：
2018-04-06 1
浏览 0提问于2018-04-06得票数 3
我试图制作一个样本大小为125*8的模型，我的输入形状是(12484，8)，但我给出了以下错误：
输出
----------------------------------------------
浏览 0提问于2018-08-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(df5.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY)),"No Risk Identified")))ValueError
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
回答已采纳
1回答
从重叠的图像块重建图像
、、、
我使用tf.extract_image_patches()从图像中获得了一个张量的重叠补丁，如链接所描述的。上述链接中的答案建议使用tf.space_to_depth()从重叠的补丁中重建图像。：维数大小必须被70200000整除，但对于输入形状为: 4029,150,150,3，4且输入张量被计算为部分形状的“Reshape_22”(op：“shapes”)，则为271957500 :输入=在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
ValueError跟踪(最近一次调用) in ()
浏览 5提问于2017-12-20得票数 0
1回答
作为e：ValueError回溯(最近一次调用) in () 15 #预测=稠密(2，activation='softmax')(x) 16返回m--> 17模型=作为e: 1569 #转换为ValueError
浏览 2提问于2018-07-04得票数 0
回答已采纳
我使用batch_size =4构造我的生成器函数，如下所示： tf.data.Dataset.from_generator(img_gen, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes = ([4,200,200,3],[4,2])) 在运行之后，我发现了这个错误 ValueError: `generator` yielded an element of
浏览 66提问于2020-03-25得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
