Model.fit() выдает ошибки с сжатыми наборами данных ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над моделью сегментации и использую ImageDataGenerator() для загрузки и дополнения изображений и их масок. Я возвращаю их как заархивированный объект

Код: Выделить всё

def create_segmentation_generator_train(img_path, msk_path, BATCH_SIZE):
data_gen_args = #augmentation code
datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

img_generator = datagen.flow_from_directory(img_path, target_size=IMG_SIZE, class_mode=None, color_mode='grayscale', batch_size=BATCH_SIZE, seed=SEED)
msk_generator = datagen.flow_from_directory(msk_path, target_size=IMG_SIZE, class_mode=None, color_mode='grayscale', batch_size=BATCH_SIZE, seed=SEED)
return zip(img_generator, msk_generator)

# Remember not to perform any image augmentation in the test generator!
def create_segmentation_generator_test(img_path, msk_path, BATCH_SIZE):
data_gen_args = dict(rescale=1./255)
datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

img_generator = datagen.flow_from_directory(img_path, target_size=IMG_SIZE, class_mode=None, color_mode='grayscale', batch_size=BATCH_SIZE, seed=SEED)
msk_generator = datagen.flow_from_directory(msk_path, target_size=IMG_SIZE, class_mode=None, color_mode='grayscale', batch_size=BATCH_SIZE, seed=SEED)
return zip(img_generator, msk_generator)

train_generator = create_segmentation_generator_train(data_dir_train_image, data_dir_train_mask, BATCH_SIZE_TRAIN)
test_generator = create_segmentation_generator_test(data_dir_test_image, data_dir_test_mask, BATCH_SIZE_TEST)

Однако, когда я передаю генераторы в model.fit(), он выдает ошибку, сообщающую, что я передаю нераспознанный тип данных

Код: Выделить всё

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[12], line 1
----> 1 model.fit(x=train_generator,
2                     steps_per_epoch=EPOCH_STEP_TRAIN,
3                     validation_data=test_generator,
4                     validation_steps=EPOCH_STEP_TEST,
5                    epochs=NUM_OF_EPOCHS)

File c:\Users\biome\anaconda3\envs\TCIA\Lib\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 c:\Users\biome\anaconda3\envs\TCIA\Lib\site-packages\keras\src\trainers\data_adapters\__init__.py:120, in get_data_adapter(x, y, sample_weight, batch_size, steps_per_epoch, shuffle, class_weight)
112     return GeneratorDataAdapter(x)
113     # TODO: should we warn or not?
114     # warnings.warn(
115     #     "`shuffle=True` was passed, but will be ignored since the "
(...)
118     # )
119 else:
--> 120     raise ValueError(f"Unrecognized data type: x={x} (of type {type(x)})")

ValueError: Unrecognized data type: x= (of type )

Как мне исправить эту ошибку?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... d-datasets