shapes": [ { "line_color": null, "points"

回答: 引用\[1\]中的内容是一个JSON格式的数据，其中包含了一个名为"shapes"的数组，数组中包含了一个名为"bread"的标签和一个名为"points"的属性。引用\[2\]中的内容是一个关于标注多边形的问题的讨论链接。引用\[3\]中的内容是一个关于训练模型的代码片段，其中使用了"layers='heads'"来冻结除了头部层之外的所有层。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mask rcnn训练 keyerror(0)](https://blog.csdn.net/weixin_41685316/article/details/84204105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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WARNING:labelme:labelme_shapes_to_label is deprecated, so please use shapes_to_label.

WARNING:labelme:labelme_shapes_to_label is deprecated, please use shapes_to_label.

这个警告是在使用labelme库时出现的。me_shapes_to_label是一个旧的函数，已经被弃用了。现在应该使用shapes_to_label函数来替代它。

shapes_to_label函数是用于将标注的形状转换为标签的函数。它接受一个形状列表作为输入，并将每个形状转换为相应的标签。这个函数可以帮助你将标注的形状转换为可识别的标签，以便进行后续的处理和分析。

如果你在使用labelme库时遇到了这个警告，建议你将代码中的labelme_shapes_to_label替换为shapes_to_label函数，以确保代码的正常运行。

Inputs to a layer should be tensors. Got: <_VariantDataset shapes: (None, 256, 484, 3), types: tf.float32>

回答：这个问题是关于机器学习的，输入到一个层中的应该是张量，但是得到的是一个形状为(None, 256, 484, 3)的tf.float32类型的_VariantDataset。可能需要对数据进行处理，将其转换为张量类型。