def read_lfw_pairs(self, pairs_filename): pairs = [] with open(pairs_filename, 'r') as f: for line in f.readlines()[1:]: pair = line.strip().split() pairs.append(pair) return np.array(pairs) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (6000,) + inhomogeneous part.

这个错误通常表示您正在尝试将具有不同形状的序列分给NumPy数组的元素。在种情况下，数组的第一个维度是(6000,)，但是后面的维度具有不同的形状。

可能的解决方法是检查您的数据并确保每个元素具有相同的形状。您可以尝试使用NumPy的`np.array`函数创建一个具有相同形状的数组，并将所有元素添加到该数组中。

另外，还请确保您的数据格式正确，特别是在将字符串拆分为pair时。您可以使用`print(pair)`来调试并查看每个pair的形状和内容。

相关问题

facenet eval_LFW

回答: 在使用facenet进行LFW数据集的评估时，首先需要修改facenet.py文件中的model_path参数和backbone model_path，将其设置为我们训练好的模型的路径。同时，我们需要保持backbone为mobilenet的提取神经网络。\[1\]接下来，我们需要使用转换后的eval graph，将参数和结构固化。可以使用facenet自带的freeze_graph.py脚本来完成这一步骤。由于之前导出的是eval graph，所以导致输出的facenet.pb只有一个输入节点input shape=(1, 64, 64, 3)和一个输出节点output shape=(1, 512)。\[2\]最后，我们可以使用src/validate_on_lfw.py文件作为入口，同时传入两个参数。第一个参数是我们已经预处理（人脸检测和人脸对齐）后的数据集的路径，第二个参数是下载的模型的路径。通过pairs.txt文件导入待对比的图片路径，即可进行facenet的LFW评估。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用pyTorch搭建自己的facenet](https://blog.csdn.net/jgmgtdp/article/details/129207611)[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]
- *2* [GitHub - jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile: convert facenet and mtcnn models from tensorflow to ...](https://blog.csdn.net/weixin_32512261/article/details/114706487)[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]
- *3* [tensorflow入门教程(四十)FaceNet源码分析之validate_on_lfw(上)](https://blog.csdn.net/rookie_wei/article/details/90048979)[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]
[ .reference_list ]

基于pytorch的arcface的lfw_dataset = LFW(lfw_path, transform)中LFW的具体函数代码

LFW的函数代码如下：

class LFW(Dataset):

    def __init__(self, root, transform=None, pairs_path=None, download=False):
        self.root = root
        self.transform = transform
        self.pairs_path = pairs_path
        self.download = download

        if download:
            self.download_lfw()

        if not self._check_integrity():
            raise RuntimeError('Dataset not found or corrupted.' +
                               ' You can use download=True to download it')

        self.imgs, self.pairs = self._load_metadata()

    def __getitem__(self, index):
        path1, path2, label = self.pairs[index]
        img1 = self._load_image(os.path.join(self.root, path1))
        img2 = self._load_image(os.path.join(self.root, path2))
        if self.transform is not None:
            img1 = self.transform(img1)
            img2 = self.transform(img2)
        return img1, img2, label

    def __len__(self):
        return len(self.pairs)

    def _load_metadata(self):
        pairs = []
        if self.pairs_path is None:
            pairs = self._generate_pairs()
        else:
            with open(self.pairs_path, 'r') as f:
                for line in f.readlines()[1:]:
                    pair = line.strip().split()
                    if len(pair) == 3:
                        path1 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[1]) + '.jpg')
                        path2 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[2]) + '.jpg')
                        label = 1
                    elif len(pair) == 4:
                        path1 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[1]) + '.jpg')
                        path2 = os.path.join(pair[2], pair[2] + '_' + '%04d' % int(pair[3]) + '.jpg')
                        label = -1
                    else:
                        raise ValueError('Pair {} do not have length of 3 or 4'.format(pair))
                    pairs.append((path1, path2, label))

        root = os.path.expanduser(self.root)
        imgs = {os.path.join(root, img): None for img in os.listdir(root)}

        return imgs, pairs

    def _generate_pairs(self):
        root = os.path.expanduser(self.root)
        if not os.path.exists(os.path.join(root, 'lfw_funneled')):
            print('Please download the Funneled version of the LFW dataset from the official website'
                  'and place it in: ' + root)
            exit(0)

        imgs = glob.glob(os.path.join(root, 'lfw_funneled', '**/*.jpg'))
        imgs = {os.path.relpath(x, root): None for x in imgs}

        pairs = []
        people = set()
        for img in imgs:
            people.add('_'.join(img.split('_')[:-1]))

        people = list(people)
        n = len(people)

        for i, name in enumerate(people):
            same = [(name, x) for x in people[i+1:]]
            for s in same:
                pairs.append((s[0], s[1], 1))

        for i, name in enumerate(people):
            diff = [name, random.choice(list(set(people) - set([name])))]
            pairs.append((diff[0], diff[1], -1))

        return pairs

    def _load_image(self, path):
        if self.imgs[path] is None:
            self.imgs[path] = pil_loader(path)
        return self.imgs[path]

    def _check_integrity(self):
        root = os.path.expanduser(self.root)
        if not os.path.isdir(root):
            return False
        return True

    def download_lfw(self):
        if self._check_integrity():
            print('Files already downloaded and verified')
            return
        download_and_extract_archive(LFW_URL, self.root, filename=LFW_FILENAME, md5=LFW_MD5)

其中，该函数接受四个参数：`root`表示LFW数据集的根目录，`transform`表示数据预处理函数，`pairs_path`表示pairs.txt文件的路径，`download`表示是否自动下载LFW数据集。

该函数主要实现了以下功能：

- 加载LFW数据集的元数据，包括人脸图像路径、同/异类标签等信息；

- 加载LFW数据集的人脸图像；

- 对人脸图像进行预处理，如裁剪、归一化等；

- 按照pairs.txt文件中的信息，计算出每对人脸图像的同/异类标签；

- 返回每对人脸图像的数据和标签。