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我试图制作一个具有多个输入和输出的训练模型。

这个模型在单个输入和输出上工作得很好，但我收到了一条错误消息。

AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“strip”

我想问题是 fit_generator 无法处理 numpy 数组。

我的 fit 生成器如下所示：

def train_model(model, X_train, X_valid, y_train, y_valid):
    """
    Train the model
    """

    checkpoint = ModelCheckpoint('model-{epoch:03d}-Hunet-LSTM-Canny_Final_bc50.h5',
                                 monitor='val_loss',
                                 verbose=0,
                                 save_best_only=True,
                                 mode='auto')


    model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.0001))
    X=X_train
    print(X)
    y=y_train
    print(y)

    history = model.fit_generator(batcher(data_dir, X_train, y_train, batch_size, True),
                        samples_per_epoch,
                        nb_epoch,
                        max_q_size=1,
                        validation_data=batcher(data_dir, X_valid, y_valid, batch_size, False),
                        nb_val_samples=len(X_valid),
                        callbacks=[checkpoint],
                        verbose=1)

以及 Print(X_train) 的结果

[['images/photo6190.jpg' 0.119999997318]
 ['images/photo8791.jpg' 0.10000000149]
 ['images/photo12711.jpg' 0.060000006109499994]
 ...
 ['images/photo9846.jpg' 0.0700000077486]
 ['images/photo10800.jpg' 0.109999999404]
 ['images/photo2733.jpg' 0.10000000149]]

并打印（y_train）

[[ 0.20000002  0.12      ]
 [ 0.30000001  0.1       ]
 [-0.19999999  0.06000001]
 ...
 [ 0.30000001  0.07000001]
 [ 0.5         0.11      ]
 [ 0.40000001  0.1       ]]

有什么办法修复它吗？

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1 回答 1

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从文档中，您不能简单地在fit_generator()函数中传递一个 numpy 数组。顾名思义fit_generator()，将 python 生成器作为参数。您可以使用 KerasImageDataGenerator()生成器函数来获取生成器，或者您可以制作自己的自定义生成器函数，yields您的x和y训练配对

此示例示例可能会有所帮助：https ://keras.io/examples/cifar10_cnn/

于 2019-11-29T15:37:20.693 回答