来自 Keras 的错误：ValueError：必须提供至少一个结构

Question

我发现在 Keras 库上训练 CNN 模型的脚本存在奇怪的问题。当我在第一个纪元结束时尝试学习简单的 CNN 模型时，Keras 抛出一个错误：

文件“File.py”，第 86 行，位于 generateModelForData（train_dataset，validation_dataset） 文件“File.py”，第 44 行，在generateModelForData 中 model.fit(train_dataset、batch_size=1、epochs=1000、verbose=1、validation_data=validation_dataset、callbacks=[my_callbacks]) 文件“.local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py”，第 122 行，在 error_handler 中 从 None 引发 e.with_traceback(filtered_tb) 文件“.local/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/tree.py”，第 236 行，map_struct raise ValueError("必须提供至少一个结构") ValueError：必须提供至少一个结构

我的模型看起来像这样：

    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', input_shape=[32, 128, 3]))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(MaxPooling2D(2, 2))
    model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation="relu"))
    model.add(MaxPooling2D(2, 2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(250, activation="relu"))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Dense(120, activation="relu"))
    model.add(Dense(50, activation="relu"))
    model.add(Dense(1, activation="sigmoid", name="output_layer"))
    optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)
    #
    checkpoint_filepath = '/tmp/checkpoint'
    model_checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
        filepath=checkpoint_filepath,
        save_weights_only=True,
        monitor='val_accuracy',
        mode='max',
        save_best_only=True)
    #
    model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', Precision(), Recall(), AUC()])
    my_callbacks = [EarlyStopping(monitor='accuracy', patience=10, mode='max'), model_checkpoint_callback]
    #
    model.summary()
    model.fit(train_dataset, batch_size=1, epochs=1000, verbose=1, validation_data=validation_dataset, callbacks=[my_callbacks])

数据集就是这样生成的：

image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
train_dataset = image_generator.flow_from_directory(batch_size=5,
                                                 directory='new_heatmaps/train',
                                                 shuffle=True,
                                                 target_size=(32, 128),
                                                 subset="training",
                                                 class_mode='binary')

validation_dataset = image_generator.flow_from_directory(batch_size=5,
                                                 directory='new_heatmaps/test',
                                                 shuffle=True,
                                                 target_size=(32, 128),
                                                 subset="validation",
                                                 class_mode='binary')

造成这种结构错误的原因可能是什么？当 Keras 抛出某种错误时？

Answer 1

这有点奇怪，但我会告诉你什么对我有用。在发布此内容之前，我验证了几次，因为对于其他数据集，因为与您相同 - 此错误仅在某些数据集上引发，而不是在其他数据集上引发。

1. 打开包含训练数据的文件夹（您可以在其中看到用作标签的所有文件夹）。
2. 按修改日期对它们进行排序，最新的位于顶部
3. 查看最近修改的文件夹中有多少图像。确保至少有 8 张图片。