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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
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我正在尝试使用预训练的 resnet 并使用三元组损失对其进行微调。我想出的以下代码是我在该主题上找到的教程的组合:
import pathlib
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
with tf.device('/cpu:0'):
INPUT_SHAPE = (32, 32, 3)
BATCH_SIZE = 16
data_dir = pathlib.Path('/home/user/dataset/')
base_model = tf.keras.applications.ResNet50V2(
weights='imagenet',
pooling='avg',
include_top=False,
input_shape=INPUT_SHAPE,
)
# following two lines are added after edit, originally it was model = base_model
head_model = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.math.l2_normalize(x, axis=1))(base_model.output)
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=head_model)
datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rotation_range=10,
zoom_range=0.1,
)
generator = datagen.flow_from_directory(
data_dir,
target_size=INPUT_SHAPE[:2],
batch_size=BATCH_SIZE,
seed=42,
)
model.compile(
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss(),
)
model.fit(
generator,
epochs=5,
)
不幸的是,运行代码后出现以下错误:
Found 4857 images belonging to 83 classes.
Epoch 1/5
Traceback (most recent call last):
File "ReID/external_process.py", line 35, in <module>
model.fit(
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 108, in _method_wrapper
return method(self, *args, **kwargs)
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1098, in fit
tmp_logs = train_function(iterator)
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 780, in __call__
result = self._call(*args, **kwds)
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/def_function.py", line 840, in _call
return self._stateless_fn(*args, **kwds)
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 2829, in __call__
return graph_function._filtered_call(args, kwargs) # pylint: disable=protected-access
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1843, in _filtered_call
return self._call_flat(
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 1923, in _call_flat
return self._build_call_outputs(self._inference_function.call(
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 545, in call
outputs = execute.execute(
File "/home/user/videolytics/venv_python/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/eager/execute.py", line 59, in quick_execute
tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name,
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 1328 values, but the requested shape has 16
[[{{node TripletSemiHardLoss/PartitionedCall/Reshape}}]] [Op:__inference_train_function_13749]
Function call stack:
train_function
2020-10-23 22:07:09.094736: W tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:103] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated.
[[{{node PyFunc}}]]
dataset
目录有 83 个子目录,每个类一个,每个子目录都包含给定类的图像。错误输出中的维度 1328 是批量大小 (16) 乘以类数 (83),维度 16 是批量大小(如果我更改 BATCH_SIZE
,两个维度都会相应变化。
老实说,我并不真正理解错误,因此非常感谢任何解决方案,甚至任何形式的洞察力问题出在哪里。
最佳答案
问题是 TripletSemiHardLoss期待
labels
y_true
to be provided as 1-D integer Tensor with shape[batch_size]
of multi-class integer labels
但是flow_from_directory默认生成 categorical
标签;使用 class_mode="sparse"
应该可以解决这个问题。
关于tensorflow - 使用三元组损失和预训练的 resnet 时形状不兼容,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64506725/
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