Keras ImageDataGenerator：数据和标签形状的问题

Question

我希望能够使用Keras生成更多的图像，您可以在这里看到， 使用以下代码（与源代码>随机旋转几乎相同）：

# Random Rotations
from keras.datasets import mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from matplotlib import pyplot
from keras import backend as K
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90)
# fit parameters from data
datagen.fit(cats["images"])

print(np.asarray(cats["label"]).shape)  #output=(12464,)
print(np.asarray(cats["images"]).shape) #output=(12464, 60, 60, 1)

# configure batch size and retrieve one batch of images
for X_batch, y_batch in datagen.flow(cats["images"], cats["label"], batch_size=9):
    # create a grid of 3x3 images
    for i in range(0, 9):
        pyplot.subplot(330 + 1 + i)
        pyplot.imshow(X_batch[i].reshape(28, 28), cmap=pyplot.get_cmap('gray'))
    # show the plot
    pyplot.show()
    break

但是我收到了以下的错误提示：

ValueError: x（图像张量）和y（标签）应该有相同的长度。找到的结果为：x.shape = (60, 60, 1)，y.shape = (12464,)

这可能有助于进一步检查：

我想库里应该有什么问题，如果我将我的图像形状改成60x60而不是60x60x1，我会得到以下错误提示：

ValueError: .fit()的输入应该具有rank 4。数组形状（12464，60，60）。

- M at

Answer 1

很有可能cats['images']和cats['labels']是Python列表。首先使用np.array将它们转换为数组，然后将它们传递给flow方法：

cats['images'] = np.array(cats['images'])
cats['labels'] = np.array(cats['labels'])

- today

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我对这种情况预料到了以下错误：“AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'”，所以我从未考虑过这一点。顺便说一句，非常感谢。 - M at

Answer 2

你需要改变标签的形状。

labels = np.asarray(cats["label"]).reshape(( -1 , 1 ))

- user9477964

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这段代码无法运行，并且产生了几乎相同的错误信息：“ValueError: x（图像张量）和y（标签）应该具有相同的长度。发现：x.shape =（60，60，1），y.shape =（12464，1）”。 - M at