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tensorflow2.0 - 类型错误：() 接受 1 个位置参数，但给出了 2 个

问题描述

这是我的代码：

img_gen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()
gen = img_gen.flow_from_directory('/train/',(224, 224),'rgb', batch_size = 2)
training_set = tf.data.Dataset.from_generator(lambda : gen, output_types=(tf.float32, tf.float32), output_shapes = ([2,224,224,3],[2,2]))

def read_images(features):
    return features['image']

training_set = training_set.map(lambda x: read_images(x), num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

错误是：

    TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given

那么如何解决函数 read_images 中的问题。

标签： tensorflow2.0tensorflow2.x

解决方案

flow_from_directory的文档-

返回
一个 DirectoryIterator 产生 (x, y) 的元组，其中 x 是一个 numpy 数组，其中包含一批形状为 (batch_size, *target_size, channels) 的图像，y 是一个对应标签的 numpy 数组。

您可以看到它返回一个包含 2 个元素的元组，因此您的 map 函数需要处理它。

def read_images(features):
    # some processing
    output = features
    return output

training_set = training_set.map(lambda image, label: read_images(image), num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

ImageDataGenerator本身有很多可用的处理选项。您还可以查看 tensorflow 页面中的其他教程 -加载图像

查看数据集内容也有助于调试问题

for line in training_set.take(1):
    print(len(line))
    print(line)

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