tensorflow - 拟合生成器函数中的数据增强错误

Question

我正在尝试训练用于面部表情检测的 cnn 模型并减少输入类中的不平衡，我使用来自 keras 的 ImageDataGenerator 来扩大我的数据集。

这是我的代码：

xs >> input 

ys >> output

data_gen = ImageDataGenerator(horizontal_flip =True, featurewise_center=True, featurewise_std_normalization=True)

data_gen.fit(xs)

history = self.model.fit_generator((data_gen.flow(xs,ys batch_size=self.batch_size)), steps_per_epoch=len(xs) / self.batch_size, epochs=epochs_num)

我生成了很多图像并将其输入模型进行训练，但它给了我这个错误：无法将输入数组从形状（28709,128）广播到形状（28709）

如何确定此错误的原因？

Answer 1

如果您能分享代码的运行示例，那就太好了，这样就可以重现错误。

我的第一个猜测是某个变量（可能是您batch_size的 128）会弄乱您输入的形状。

也许这可以用reshapeof来解决numpy。