使用Resnet的ImageGenerator

Question

我正在尝试构建一个图像生成器，它将：

1. 取一张原始图像
2. 读取图像并将其大小调整为(224,224,3)以获取resnet50
3. 对其执行数据增强(旋转、翻转等)
4. 为它创建一个Resnet50特性(使用model.predict)
5. 然后通过屈服法将其输出到图像生成器中。

我想不出是怎么做到的。我把这作为一个三重损失，所以一个形象是一个锚，积极的，和消极的形象。

上面写着：

TypeError:非大小对象的len()

更新

我已经修改了一些代码，但是现在它给了我这个错误。

Error when checking input: expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (224, 224, 3)

Answer 1

请记住，网络需要批处理大小。如果您只提交一个形状图像(244,244,3)，则需要在预测之前首先使用np.expand_dims(image, axis=0)来实现形状(1,244,244,3)。这将是1幅244乘244的图像，包含3层，即(1,244,244,3)。

似乎您还有其他维度，但重点仍然是，获取批处理大小维度；这就是您最近的错误。