Данные проверки в модели CNN вызывают AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «items».

Данные проверки в модели CNN вызывают AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «items». ⇐ Python

1 сообщение • Страница 1 из 1

Anonymous

Данные проверки в модели CNN вызывают AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «items».

Цитата

Сообщение Anonymous » 29 окт 2024, 22:26

Я прохожу курс машинного обучения и создаю модель CNN с данными о кошках и собаках из Kaggle.
Когда я подгоняю модель с помощью генератора проверки в качестве данных проверки, модель будет работать одну полную эпоху, вторую неудачную эпоху и остановится на третьей эпохе с ошибкой:
line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

Код, который я написал, почти такой же, как в видео, но видео за 2019 год, поэтому мне пришлось внести некоторые изменения:

Tensorflow 2.16.1 > видео: 2.0.0
model.fit() > видео: model.fit_generator()
отдельный входной слой > видео: использует параметр input_shape на первом конв-слое.

Я хотел бы понять, что вызывает эту ошибку.
Насколько мне удалось выяснить, проблема связана с чем-то. с параметром validation_generator / validation_data:
Эти два параметра заставят модель работать до завершения, но по-прежнему будут чередоваться между полной эпохой и неудачной эпохой с 0 значение и 0 потерь.

Комментирование validation_data и validation_steps в fit()
Установка validation_steps на 49

Я также пробовал изменить потери и оптимизатор в compile(), как а также изменить выходной слой.
Это мой полный код, Python 3.11, Tensorflow 2.16.1:
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
# from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Source files https://drive.google.com/file/d/16AlwTD ... K80X4/view

# set Train/Test/Validation locations
main_dir = '/home/_/VSCode/Python/udemy/Data Files/cats_and_dogs'
train_dir = main_dir + '/train'
test_dir = main_dir +'/test'
validation_dir = main_dir + '/validation'

# Create Generator objects and rescale
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# Create generators:
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size = (150, 150),
batch_size = 20,
class_mode = 'binary',
color_mode = 'rgb'
)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_dir,
target_size = (150, 150),
batch_size = 10,
class_mode = 'binary',
color_mode = 'rgb'
)

# Test validation generator (works)
for data_batch, labels_batch in validation_generator:
print('Data batch shape:', data_batch.shape)
print('Labels batch shape:', labels_batch.shape)
break

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(150, 150, 3)))

# Create 4 Convolutional layers and pooling layers
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# Flatten and Dense layers
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compile the model
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-4),
metrics = ['accuracy'])

2024-06-10 14:56:36.689735: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2024-06-10 14:56:37.069020: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2024-06-10 14:56:41.409236: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
Found 2000 images belonging to 2 classes.
Found 1000 images belonging to 2 classes.

# Fit the model -> validation_data on, validation_steps 50 (batch_size = 10)

model_history2 = model.fit(
x = train_generator,
steps_per_epoch = 100,
epochs = 20,
validation_data = validation_generator,
validation_steps = 50

)

Выход:
Epoch 1/20
/home/user/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/data_adapters/py_dataset_adapter.py:121: UserWarning: Your `PyDataset` class should call `super().__init__(**kwargs)` in its constructor. `**kwargs` can include `workers`, `use_multiprocessing`, `max_queue_size`. Do not pass these arguments to `fit()`, as they will be ignored.
self._warn_if_super_not_called()
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 143s 1s/step - accuracy: 0.5086 - loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.5380 - val_loss: 0.6850
Epoch 2/20
2024-06-09 22:15:15.482783: W tensorflow/core/framework/local_rendezvous.cc:404] Local rendezvous is aborting with status: OUT_OF_RANGE: End of sequence
[[{{node IteratorGetNext}}]]
/usr/lib/python3.11/contextlib.py:155: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
self.gen.throw(typ, value, traceback)
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 9s 93ms/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.5480 - val_loss: 0.6847
Epoch 3/20
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 1s/step - accuracy: 0.5600 - loss: 0.6801
2024-06-09 22:18:25.040161: W tensorflow/core/framework/local_rendezvous.cc:404] Local rendezvous is aborting with status: OUT_OF_RANGE: End of sequence
[[{{node IteratorGetNext}}]]
line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

Full error report:

line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'
Hide Details
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 2
1 # Fit the model
----> 2 model_history2 = model.fit(
3 x = train_generator,
4 steps_per_epoch = 100,
5 epochs = 20,
6 validation_data = validation_generator,
7 validation_steps = 50
8
9 )

File ~/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:122, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs)
119 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
120 # To get the full stack trace, call:
121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
123 finally:
124 del filtered_tb

File ~/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py:350, in TensorFlowTrainer.fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq)
329 self._eval_epoch_iterator = TFEpochIterator(
330 x=val_x,
331 y=val_y,
(...)
337 shuffle=False,
338 )
339 val_logs = self.evaluate(
340 x=val_x,
341 y=val_y,
(...)
347 _use_cached_eval_dataset=True,
348 )
349 val_logs = {
--> 350 "val_" + name: val for name, val in val_logs.items()
351 }
352 epoch_logs.update(val_logs)
354 callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... ect-has-no

1730229982

Anonymous

Я прохожу курс машинного обучения и создаю модель CNN с данными о кошках и собаках из Kaggle.
Когда я подгоняю модель с помощью генератора проверки в качестве данных проверки, модель будет работать одну полную эпоху, вторую неудачную эпоху и остановится на третьей эпохе с ошибкой:
line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

Код, который я написал, почти такой же, как в видео, но видео за 2019 год, поэтому мне пришлось внести некоторые изменения:
[list]
[*]Tensorflow 2.16.1 > видео: 2.0.0
[*]model.fit() > видео: model.fit_generator()
[*]отдельный входной слой > видео: использует параметр input_shape на первом конв-слое.
[/list]
Я хотел бы понять, что вызывает эту ошибку.
Насколько мне удалось выяснить, проблема связана с чем-то.  с параметром validation_generator / validation_data:
Эти два параметра заставят модель работать до завершения, но по-прежнему будут чередоваться между полной эпохой и неудачной эпохой с 0 значение и 0 потерь.
[list]
[*]Комментирование validation_data и validation_steps в fit()
[*]Установка validation_steps на 49
[/list]
Я также пробовал изменить потери и оптимизатор в compile(), как а также изменить выходной слой.
Это мой полный код, Python 3.11, Tensorflow 2.16.1:
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
# from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Source files https://drive.google.com/file/d/16AlwTDOeyFaiP3RPxKOk5s80IycK80X4/view

# set Train/Test/Validation locations
main_dir = '/home/_/VSCode/Python/udemy/Data Files/cats_and_dogs'
train_dir = main_dir + '/train'
test_dir = main_dir +'/test'
validation_dir = main_dir + '/validation'

# Create Generator objects and rescale
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# Create generators:
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size = (150, 150),
batch_size = 20,
class_mode = 'binary',
color_mode = 'rgb'
)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_dir,
target_size = (150, 150),
batch_size = 10,
class_mode = 'binary',
color_mode = 'rgb'
)

# Test validation generator (works)
for data_batch, labels_batch in validation_generator:
print('Data batch shape:', data_batch.shape)
print('Labels batch shape:', labels_batch.shape)
break

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(150, 150, 3)))

# Create 4 Convolutional layers and pooling layers
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3,3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# Flatten and Dense layers
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compile the model
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-4),
metrics = ['accuracy'])

2024-06-10 14:56:36.689735: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2024-06-10 14:56:37.069020: I external/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2024-06-10 14:56:41.409236: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT
Found 2000 images belonging to 2 classes.
Found 1000 images belonging to 2 classes.


# Fit the model -> validation_data on, validation_steps 50 (batch_size = 10)

model_history2 = model.fit(
x = train_generator,
steps_per_epoch = 100,
epochs = 20,
validation_data = validation_generator,
validation_steps = 50

)


Выход:
Epoch 1/20
/home/user/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/trainers/data_adapters/py_dataset_adapter.py:121: UserWarning: Your `PyDataset` class should call `super().__init__(**kwargs)` in its constructor. `**kwargs` can include `workers`, `use_multiprocessing`, `max_queue_size`. Do not pass these arguments to `fit()`, as they will be ignored.
self._warn_if_super_not_called()
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 143s 1s/step - accuracy: 0.5086 - loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.5380 - val_loss: 0.6850
Epoch 2/20
2024-06-09 22:15:15.482783: W tensorflow/core/framework/local_rendezvous.cc:404] Local rendezvous is aborting with status: OUT_OF_RANGE: End of sequence
[[{{node IteratorGetNext}}]]
/usr/lib/python3.11/contextlib.py:155: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training.  Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset.
self.gen.throw(typ, value, traceback)
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 9s 93ms/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.5480 - val_loss: 0.6847
Epoch 3/20
100/100 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 1s/step - accuracy: 0.5600 - loss: 0.6801
2024-06-09 22:18:25.040161: W tensorflow/core/framework/local_rendezvous.cc:404] Local rendezvous is aborting with status: OUT_OF_RANGE: End of sequence
[[{{node IteratorGetNext}}]]
line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

Full error report:

line 2 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'
Hide Details
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 2
1 # Fit the model
----> 2 model_history2 = model.fit(
3     x = train_generator,
4     steps_per_epoch = 100,
5     epochs = 20,
6     validation_data = validation_generator,
7     validation_steps = 50
8
9 )

File ~/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:122, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs)
119     filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__)
120     # To get the full stack trace, call:
121     # `keras.config.disable_traceback_filtering()`
--> 122     raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
123 finally:
124     del filtered_tb

File ~/.local/share/virtualenvs/udemy-B00hqPiI/lib/python3.11/site-packages/keras/src/backend/tensorflow/trainer.py:350, in TensorFlowTrainer.fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq)
329         self._eval_epoch_iterator = TFEpochIterator(
330             x=val_x,
331             y=val_y,
(...)
337             shuffle=False,
338         )
339     val_logs = self.evaluate(
340         x=val_x,
341         y=val_y,
(...)
347         _use_cached_eval_dataset=True,
348     )
349     val_logs = {
--> 350         "val_" + name: val for name, val in val_logs.items()
351     }
352     epoch_logs.update(val_logs)
354 callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'
 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/78602883/validation-data-in-cnn-model-is-causing-attributeerror-nonetype-object-has-no[/url]

Ответить Пред. тема След. тема

1 сообщение • Страница 1 из 1

Быстрый ответ

Заголовок:

Имя пользователя:

Изменение регистра текста:

Смайлики

Ещё смайлики…

К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми. Можно прикреплять файлы, перетаскивая их в окно сообщения.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

Имя файла:

Комментарий к файлу:

Имя файла	Комментарий к файлу	Размер	Статус

Похожие темы

Ответы

Просмотры

Последнее сообщение

Python AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «load_state_dict» при использовании модели RealESRGAN

Последнее сообщение Anonymous « 22 окт 2024, 17:47
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 22 окт 2024, 17:47 » в форуме Python

Я занимаюсь созданием серверной части на Python для масштабирования изображений с использованием модели RealESRGAN из этого репозитория git:
Это упрощенный файл app.py, в котором я провожу тесты:
import os
from flask import Flask, request,...

0 Ответы

71 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
22 окт 2024, 17:47
Python AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «load_state_dict» при использовании модели RealESRGAN

Последнее сообщение Anonymous « 23 окт 2024, 12:39
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 23 окт 2024, 12:39 » в форуме Python

Я занимаюсь созданием серверной части на Python для масштабирования изображений с использованием модели RealESRGAN из этого репозитория git:
Это упрощенный файл app.py, в котором я провожу тесты:
import os
from flask import Flask, request,...

0 Ответы

40 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
23 окт 2024, 12:39
Почему я получаю сообщение AttributeError: объект «str» не имеет атрибута «items»

Последнее сообщение Anonymous « 07 окт 2024, 19:13
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 07 окт 2024, 19:13 » в форуме Python

Мой код:
def API_Gather():

# Build list of Owned Stock Symbols
self.ticker_List = []

# Open the data file to find individual symbols owned (self.filePath4)
with open(self.filePath4, r ) as f:
self.data = json.load(f)
f.close()

# Parse data to...

0 Ответы

12 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
07 окт 2024, 19:13
Разница между входной формой для 1D CNN, 2D CNN и 3D CNN

Последнее сообщение Anonymous « 21 июл 2025, 09:35
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 21 июл 2025, 09:35 » в форуме Python

Я впервые создаю модель CNN для классификации изображений, и я немного запутался в том, что будет формой ввода для каждого типа (1D CNN, 2D CNN, 3D CNN) и как исправить количество фильтров в слое свертки. Мои данные - 100x100x30, где 30 являются...

0 Ответы

13 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
21 июл 2025, 09:35
Python Mediapipe AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «pose_landmarks»

Последнее сообщение Гость « 21 сен 2023, 16:49
Добавлено в форуме Python

Гость » 21 сен 2023, 16:49 » в форуме Python

я пытаюсь использовать Mediapipe в качестве средства оценки позы с задачейpose_landmarker, используя код документации mediapipe с некоторыми изменениями, однако он продолжает выдавать эту ошибку AttributeError: у объекта 'NoneType' нет атрибута...

0 Ответы

137 Просмотры

Последнее сообщение Гость
21 сен 2023, 16:49

Вернуться в «Python»