无法对组件 0 中具有不同形状的张量进行批处理

Question

InvalidArgumentError：无法批处理组件 0 中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]。

我已经重新调整了图像的形状，如您所见。

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)

然后我只需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上还是我在代码中遗漏了某些内容？

Answer 1

彩色图像有 3 个通道：R、G、B。而灰度图像只有 1 个通道。列表中的元素 25 是灰度图像，而前面的索引是彩色图像。解决这个问题的方法是将通道数传递到tf.image.decode_jpeg如下：imagefile=tf.image.decode_jpeg(image_file, channels=3)