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python-3.x - 我正在尝试生成数据集，但出现值错误“ValueError：'a' 不能为空，除非没有采样”

问题描述

我正在使用包含超过 3000 张图像的数据集进行迁移学习。这是代码的一部分：

import glob
import numpy as np
import os
import shutil

np.random.seed(42)
files = glob.glob('train/*')

cat_files = [fn for fn in files if 'cat' in fn]
dog_files = [fn for fn in files if 'dog' in fn]
len(cat_files), len(dog_files)

cat_train = np.random.choice(cat_files, size=1500, replace=False)

标签： python-3.xdeep-learningtransfer-learning

解决方案

如果没有来自 的一些示例数据，很难确切地知道发生了什么train/，但是谷歌搜索您的错误消息会从源代码中找到np.random.choice()：

    def choice(self, a, size=None, replace=True, p=None):

    ...

    Raises
    -------
    ValueError
        If a is an int and less than zero, if a or p are not 1-dimensional,
        if a is an array-like of size 0, if p is not a vector of
        probabilities, if a and p have different lengths, or if
        replace=False and the sample size is greater than the population
        size

    ...

    # Format and Verify input
    a = np.array(a, copy=False)
    if a.ndim == 0:
        try:
            # __index__ must return an integer by python rules.
            pop_size = operator.index(a.item())
        except TypeError:
            raise ValueError("'a' must be 1-dimensional or an integer")
        if pop_size <= 0 and np.prod(size) != 0:
            raise ValueError("'a' must be greater than 0 unless no samples are taken")

看起来可能cat_files是空的，或者不是正确的类型。在将其传递给 之前，您是否验证了其内容np.random.choice()？

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