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InvalidArgumentError：无法在组件 0 中批处理具有不同形状的张量。第一个元素的形状为 [224,224,3]，元素 25 的形状为 [224,224,1]。

正如你在这里看到的，我已经重新塑造了图像。

def process_path(file_path=train_data):
 image_file= tf.io.read_file(image_dir+file_path+'.jpg')
 image_file=tf.image.decode_jpeg(image_file)
 image_file=tf.image.convert_image_dtype(image_file,tf.float32)
 image_file=tf.image.resize(image_file,[224,224])

 return image_file

X_train = train_data.map(process_path)

然后我只是合并标签和图像数据

train=tf.data.Dataset.zip((X_train,y_train))
train=train.shuffle(buffer_size=64).batch(32).prefetch(1)
base_res_model.fit(train,epochs=10,verbose=2)

问题可能出在损坏的图像中，还是我在代码中遗漏了一些东西？

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1 回答 1

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彩色图像有 3 个通道，R、G、B。然而，灰度图像只有一个通道。列表的元素 25 是灰度图像，而之前的索引是彩色的。解决此问题的方法是将通道数传递给tf.image.decode_jpeg如下：

imagefile=tf.image.decode_jpeg(image_file, channels=3)

于 2020-09-21T03:03:57.633 回答