val: WARNING: E:\new_project\TT100K\images\test\98640.jpg: 1 duplicate labels removed

根据你提供的信息，这个警告信息是关于文件路径为"E:\new_project\TT100K\images\test\98640.jpg"的图像文件的标签重复的问题。警告信息中提到有1个重复的标签被移除。

这个警告通常出现在图像标注的过程中，可能是由于同一张图像被重复标注了相同的内容，或者是标注文件中存在重复的标签信息。为了保证标注结果的准确性和一致性，通常会将重复的标签进行移除。

如果你想解决这个警告问题，可以检查标注文件中是否存在重复的标签信息，并进行相应的处理，例如删除重复的标签或者合并相同的标签。

相关问题

WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_acc available, skipping.

这个警告是在TensorFlow中使用的Keras API中遇到的一个常见情况。当你尝试通过`ModelCheckpoint`回调保存一个模型，并设置`save_best_only=True`时，它会在验证集上的精度（通常是`val_acc`或`val_loss`）达到最佳时自动保存模型。如果`val_acc`没有可用值，说明你在训练过程中没有提供验证集的准确率指标。

具体来说，这可能有以下几种原因：

1. **缺少验证集**：你可能没有定义验证集（如`validation_data`），或者在训练循环中没有显式地计算并记录验证集的准确率。

2. **早期停止策略**：如果你正在使用EarlyStopping回调，而没有指定`monitor`为`val_acc`，那么当模型在训练过程中未达到更好的验证精度时，不会保存模型。

3. **错误的`val_acc`计算**：确认你在计算验证集准确率时是否正确地设置了`metrics=['accuracy']`，并且在`Model.evaluate()`或`model.fit()`中包含了验证数据。

解决这个问题的方法是：

1. **添加验证数据**：确保你为训练过程提供了验证数据，`model.fit(..., validation_data=(val_X, val_y))`。

2. **设置正确的回调**：如果是使用EarlyStopping，确保`early_stopping_monitor`设置为`val_acc`。

3. **明确计算验证指标**：在`evaluate()`或`fit()`中加入验证集评估。

checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.hdf5', monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(val_X, val_y), callbacks=[checkpoint])

FileNotFoundError: No such file: 'E:\SJJ\val\images000000000000.jpg'

这个错误提示表明程序无法找到指定的文件。可能是因为文件路径不正确或文件不存在。请检查文件路径是否正确，确保文件存在于指定路径中。

以下是一个演示如何读取文件的例子：

try:
    with open('E:\SJJ\val\images000000000000.jpg', 'r') as f:
        # 在这里对文件进行操作
        pass
except FileNotFoundError:
    print("文件不存在")