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Keras / Tensorflow：“你必须为占位符张量'input_1'提供一个值，其中dtype为float和shape [？，600,451,3]”

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我有这个CNN，我正在努力 . 输入形状是动态的，但我将其固定为[？，600,451,3]（batch_size，height，width，channels），以便我可以调试它 .

我创建了一个 random batch generator ：

test = random_batch_generator(z_train
                    , num_processes=12 
                    , num_batch=steps_train 
                    , preloaded_batch=100
                    , batch_size=batch_size
                    , chunk_size=batch_size
                    , dataaugmfunc=heavy_dataaugm
                    , seq=seq
                    , initial_dim=initial_dim
                    , min_overlap=MINOVERLAP
                    )

当我做：

next(test)[0].shape

要么

next(test)[0].dtype

它输出正确的形状（[？，600,451,3]）和dtype（float32），理论上我需要输入 . 我还检查了批次的内容，看起来不错 .

不过，当我用以下方法训练我的模型时，我得到了：

model.fit_generator(
        random_batch_generator(z_train (...)),
        validation_data= (x_val_mem,y_val_mem),
        steps_per_epoch=steps_train,
        validation_steps=steps_val,
        epochs=epochs
        ,callbacks=model_callbacks(modelname)
        ,class_weight = [0.005,0.995]
    )

此错误消息：

InvalidArgumentError（请参见上面的回溯）：您必须为占位符张量'input_1'提供一个值，其中dtype为float和shape [？，600,451,3] [[Node：input_1 = Placeholderdtype = DT_FLOAT，shape = [？，600,451,3] ]，_ device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]]

我究竟做错了什么？万分感谢您对此的任何帮助或直觉 .

tensorflow keras

2 回答

  • 0

    不确定这是原因，但某些内容与验证数据不兼容 .

    如果您将验证数据作为数组，则将其作为 validation_data=(array_x, array_y) 传递，并且不存在 validation_steps .

    现在，如果它是一个生成器，那么你需要将其作为 validation_data = someGenerator 传递，然后传递 validation_steps=number_of_batches_expected_from_generator .

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  • 0

    你在使用TensorBoard回调吗？如果是这样，您可以在创建模型之前尝试添加它

    import keras.backend as K
K.clear_session()

    见here

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