python - 关键 : tensorflow:Category has no images - validation

Question

我正尝试在 tensorflow 中为我自己的自定义类别重新训练 Inception v3 模型。我已经下载了一些数据并将其格式化为目录。当我运行时，python 脚本为图像创建了瓶颈，然后当它运行时，在第一个训练步骤(步骤 0)它有一个严重错误，它试图以 0 为模。它在计算时出现在 get_image_path 函数中mod_index，它是索引 % len(category_list) 所以 category_list 必须是 0 对吗？

为什么会发生这种情况，我该如何预防？

编辑:这是我在 docker 中看到的确切代码

2016-07-04 01:27:52.005912: Step 0: Train accuracy = 40.0%
2016-07-04 01:27:52.006025: Step 0: Cross entropy = 1.109777
CRITICAL:tensorflow:Category has no images - validation.
Traceback (most recent call last):
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 824, in <module>
    tf.app.run()
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run
    sys.exit(main(sys.argv))
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 794, in main
    bottleneck_tensor))
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 484, in get_random_cached_bottlenecks
    bottleneck_tensor)
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 392, in get_or_create_bottleneck
    bottleneck_dir, category)
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 281, in get_bottleneck_path
    category) + '.txt'
  File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 257, in get_image_path
    mod_index = index % len(category_list)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

Answer 1

修复:

当您的任何子文件夹中的图像数量较少时，就会出现此问题。

当特定类别下的图片总数少于 30 时，我遇到了同样的问题，请尝试增加图片数量来解决问题。

原因:

对于每个标签(子文件夹)，tensorflow 尝试创建 3 类图像(训练、测试和验证)并根据概率值(使用标签名称的哈希计算)将图像置于其下。

只有当概率值小于类别(训练、测试或验证)大小时，图像才会被放置在类别文件夹中。

现在，如果标签内的图像数量较少(比如 25)，则验证大小计算为 10(默认)，概率值通常大于 10，因此不会将图像放入验证集中。

稍后当所有瓶颈都被创建并且 tf 正在尝试计算验证准确性时，它首先抛出一条致命日志消息:

CRITICAL:tensorflow:Category has no images - validation.

然后继续执行代码并在尝试除以验证列表大小(即 0)时崩溃。