Keras：数据生成器

Question

• 我看到了这段代码来使用keras生成器（*）
  
• 但是，当我运行“ __data_generation”时，python会在“ * self.dim”中抱怨星号，并显示消息“ SyntaxError：无效语法”。 您知道我是否应该使用“星号”吗？
  
• 如果删除它，并且仅使用“ self.dim”，则会在np创建中收到一条错误消息“ TypeError：'tuple'对象无法解释为索引”。
• 您知道要解决此问题吗？ 我正在使用Python 2.7.5。

（*）

import numpy as np
import keras

class DataGenerator(keras.utils.Sequence):

def __init__(self, list_IDs, labels, batch_size=10, dim=(32,32), n_channels=1, n_classes=10, shuffle=True):<br> 
    self.dim = dim
    self.batch_size = batch_size
    self.labels = labels
    self.list_IDs = list_IDs
    self.n_channels = n_channels
    self.n_classes = n_classes
    self.shuffle = shuffle
    self.on_epoch_end()

def __len__(self):
    'Denotes the number of batches per epoch'
    return int(np.floor(len(self.list_IDs) / self.batch_size))

def __getitem__(self, index):
    'Generate one batch of data'
    indexes = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]

    # Find list of IDs
    list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in indexes]

    # Generate data
    X, y = self.__data_generation(list_IDs_temp)

    return X, y

def on_epoch_end(self):
    'Updates indexes after each epoch'
    self.indexes = np.arange(len(self.list_IDs))
    if self.shuffle == True:
        np.random.shuffle(self.indexes)

def __data_generation(self, list_IDs_temp):
    'Generates data containing batch_size samples' # X : (n_samples, *dim, n_channels)
    # Initialization
    X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))
    y = np.empty((self.batch_size), dtype=int)

    # Generate data
    for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):
        # Store sample
        X[i,] = np.load('data/' + ID + '.npy')

        # Store class
        y[i] = self.labels[ID]

return X, keras.utils.to_categorical(y, num_classes=self.n_classes)

Answer 1

好吧， *self.dim用于解压缩容器作为参数。 这基本上意味着您传递了self.dim并且该函数将其视为要在函数内部解压缩的元组。 请参阅此内容以获得更广泛的解释（“打开包装箱”一节）。

在您的情况下，您将其用于：

X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))

其中np.empty()需要一个包含int（或单个int）作为第一个参数的元组。 在您的情况下，您正在传递一个包含元组作为第二个元素的元组。 您必须自己打开包装才能使其正常工作：

X = np.empty((self.batch_size, self.dim[0], self.dim[1], self.n_channels))

因此，您应该坚持使用*部分，但要对参数进行不同的处理。 同样， *arg具有更大的灵活性，这意味着它可以处理带有2、3等元素的容器，而args[0], args[1]这样的硬编码代码则没有。