Keras ImageDataGenerator：数据和标签形状出现问题

Question

我想用Keras你可以看到中产生更多的图片在这里 ，使用此代码（几乎相同源>随机轮作 ）：

# Random Rotations
from keras.datasets import mnist
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from matplotlib import pyplot
from keras import backend as K
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90)
# fit parameters from data
datagen.fit(cats["images"])

print(np.asarray(cats["label"]).shape)  #output=(12464,)
print(np.asarray(cats["images"]).shape) #output=(12464, 60, 60, 1)

# configure batch size and retrieve one batch of images
for X_batch, y_batch in datagen.flow(cats["images"], cats["label"], batch_size=9):
    # create a grid of 3x3 images
    for i in range(0, 9):
        pyplot.subplot(330 + 1 + i)
        pyplot.imshow(X_batch[i].reshape(28, 28), cmap=pyplot.get_cmap('gray'))
    # show the plot
    pyplot.show()
    break

但是我收到以下错误：

ValueError： x （图像张量）和y （标签）的长度应相同。 找到：x.shape =（60，60，1），y.shape =（12464，）

这可能有助于进一步检查：

我想该库应该出问题了，好像我将图像的形状更改为60x60而不是60x60x1一样，我将得到：

ValueError： .fit()输入应该具有等级4。得到形状为（ .fit()数组

Answer 1

cats['images']和cats['labels']很可能是Python列表。 首先使用np.array将它们转换为数组，然后将它们传递给flow方法：

cats['images'] = np.array(cats['images'])
cats['labels'] = np.array(cats['labels'])

Answer 2

您需要更改标签的形状

labels = np.asarray(cats["label"]).reshape(( -1 , 1 ))