生成器 function：要解包的值太多（预期为 2）

Question

我创建了一个自定义生成器，它产生一个corrupted_image的图像和original_image图像的元组：

def custom_image_generator(files, data_instances, batch_size = 64):

    iter = 0
    num_batches = data_instances / batch_size
    while True:

        iter = iter % num_batches

        batch_input = []
        proc_batch = []

        start = random.randint(0, data_instances - batch_size)
        for index in range(start, start + batch_size):
            original_image = Image.open(files[index])
            corrupted_image = draw_square_on_image(files[index])
            batch_input.append(original_image)
            proc_batch.append(corrupted_image)

        corrupted_images_batch = np.array(proc_batch)
        original_images_batch = np.array(batch_input)

        iter = iter + 1

        yield (corrupted_images_batch, original_images_batch)

如果我这样称呼这个生成器：

(corrupted_images_batch, orig_images_batch) = next(test_generator)

它返回预期的 output 即两个批次中的 64 个图像。 为了训练我的 model，我需要遍历整个批次。

但是，如果我尝试做类似的事情：

for (corrupted_images_batch, orig_images_batch) in next(test_generator):
    print(corrupted_images_batch)

我收到一个错误： ValueError: too many values to unpack (expected 2) 。

Answer 1

正如(corrupted_images_batch, orig_images_batch) = next(test_generator)所证明的那样， next(test_generator)是一个 2 元组，因此您不能循环将每个元素解压缩为 2 元组。

您正在寻找的是：

for (corrupted_images_batch, orig_images_batch) in test_generator:
    print(corrupted_images_batch)

这样你就可以循环生成器，而不仅仅是生成的下一个元素。