大家好，我面临的问题后，我精心制作的图像和标签。创建一个独特的数据集，我使用zip函数。经过精心制作的图像和标签都是18k，这是正确的，但当我调用zip（图像，标签），项目成为563。这里有一些代码，让你理解：
# Map the load_and_preprocess_image function over the dataset of image paths
images = image_paths.map(load_and_preprocess_image)
# Map the extract_label function over the dataset of image paths
labels = image_paths.map(extract_label)
# Zip the labels and images together to create a dataset of (image, label) pairs
#HERE SOMETHING STRANGE HAPPENS
data = tf.data.Dataset.zip((images,labels))
# Shuffle and batch the data
data = data.shuffle(buffer_size=1000).batch(32)
# Split the data into train and test sets
data = data.shuffle(buffer_size=len(data))
# Convert the dataset into a collection of data
num_train = int(0.8 * len(data))
train_data = image_paths.take(num_train)
val_data = image_paths.skip(num_train)我看不出哪里出错了，你能帮我一下吗？谢谢
我希望有一个包含18k图像、标签
1条答案
按热度按时间2ic8powd1#
tf.data.Dataset.zip不像Python的zip。tf.data.Dataset.zip的输入是tf datasets。您可以检查从map函数返回的图像/标签是否是正确的tf.Dataset对象。1.检查tf.ds
确保你的图像/标签是正确的tf. ds.
1.变通方法
在您的情况下，将图像和标签处理合并到一个map函数中，然后将两者都返回到bypass以使用
tf.data.Dataset.zip：