Epoch 1/100
13097/13097 [==============================] - 5262s 402ms/step - loss: 2.8854 - acc: 0.8722 - iou: 0.2555 - val_loss: 5.3026 - val_acc: 0.9111 - val_iou: 0.2434
Epoch 00001: saving model to seg_hrnet-01-5.3026-0.9111-0.2434.hdf5
Epoch 2/100
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InvalidArgumentError: Inputs to operation loss/Classification_loss/logistic_loss/Select of type Select must have the same size and shape. Input 0: [2,1,512,512] != input 1: [1,1,512,512]
問題：不一致がバッチ寸法、原因、割り切れない絵/バッチサイズを発生します。
最後の画像は、このエラーが発生し、残りの1つを分割しないので、ここでの私の状況は、バッチ= 2です。
これは、インデックスの検出は、画像の数を超えた場合、最初からそれを取る、その内部に、batch_generaterそれを変更すること、です。
次のように私のサンプルコードは次のとおりです。
# 获取batch data
def batch_generator(train_images_paths, batch_size, flag):
while 1:
for i in range(0, len(train_images_paths), batch_size):
idx_start = 0 if (i + batch_size) > len(train_images_paths) else i
idx_end = idx_start + batch_size
if flag == 'train':
images, slic_seg, gts = read_train_img(train_images_paths[idx_start: idx_end])
else:
images, slic_seg, gts = read_test_img(train_images_paths[idx_start: idx_end])
yield ([images, slic_seg], [gts])
