def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状,我感觉不对,我应该删除那两行代码啊

时间: 2024-02-14 15:04:06 浏览: 35
是的,你是正确的。在这个数据生成器函数中,`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的,因为它只是输出张量的形状,而不是将它们返回给调用者。因此,你可以将这两行代码删除,如下所示: ```python def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) yield img_tensor ``` 这样修改后,这个函数将会生成一个张量序列,每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型,用于训练和测试。
相关问题

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Generator: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", 怎么改

这个错误是因为你加载的 `state_dict` 中缺少了一些键。你需要检查一下你的模型和加载的 `state_dict` 是否匹配。如果你的模型和加载的 `state_dict` 不匹配,你需要修改模型的定义或者加载的 `state_dict`。 如果你确定你的模型和加载的 `state_dict` 匹配,但仍然出现了这个错误,你可以尝试手动加载缺少的键。例如,如果你的模型缺少 `"encoder.0.weight"` 和 `"encoder.0.bias"` 这两个键,你可以手动将它们加入到加载的 `state_dict` 中: ```python state_dict = torch.load('path/to/your/state_dict.pth') new_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if k == 'encoder.0.weight': new_state_dict['encoder.0.weight'] = v elif k == 'encoder.0.bias': new_state_dict['encoder.0.bias'] = v else: new_state_dict[k] = v model.load_state_dict(new_state_dict) ``` 这样就可以手动将缺少的键加载到模型中了。

This relative module was not found: * ./slots in ./src/utils/generator/renderFlowable.js

这个错误提示是说在 `./src/utils/generator/renderFlowable.js` 文件中,找不到一个名为 `./slots` 的相对路径模块。 有可能是你在 `renderFlowable.js` 文件中引入了一个不存在的模块或路径不正确,你可以检查一下代码中是否有类似以下的代码: ```javascript import someModule from './slots' ``` 如果确实有这样的代码,你需要检查一下 `./slots` 这个相对路径是否正确,以及这个模块是否存在。 另外,有时候还会出现相对路径写错的情况,比如将 `./slots` 写成了 `../slots` 或者 `../../slots` 等,你也可以检查一下。 希望这个回答能够帮助你解决问题!

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帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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