如何使用 image_dataset_from_directory 为 AutoKeras ImageRegressor 构建 tf.Data.Dataset？

问题描述

如何为 AutoKeras ImageRegressor (https://autokeras.com/tutorial/image_regression/) 构建 tf.Data.Dataset？

我使用的一些步骤来自页面：https://autokeras.com/tutorial/load/

我可以通过这种方式从单个文件夹加载图像：

batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180

data_dir = "/data"

x_train = ak.image_dataset_from_directory(
    data_dir,validation_split=0,subset="training",seed=123,image_size=(img_height,img_width),batch_size=batch_size)

然后我可以使用 numpy 加载相应的响应值（通过一些额外的处理来为每个图像提供一个具有 1 个值的 numpy 数组）：

y_train = np.genfromtxt("data.txt",delimiter='')

然后我可以在获取 numpy 数组的子集的同时使用 take 和 skip 来分割生成的数据集：

train_size = int(0.8 * n_rows)
val_size = int(0.2 * n_rows)

x_train_sm = x_train.take(train_size)
x_val_sm = x_train.skip(train_size)  

y_train_sm = y_train[0:train_size]
y_val_sm = y_train[train_size:]

但是运行回归拟合给了我这个问题：

reg = ak.ImageRegressor(max_trials=max_trials,metrics=['mean_squared_error'],overwrite=False)
reg.fit(x_train_sm,y_train_sm,validation_split=0.2,batch_size=batch_size)

错误信息：

ValueError: Expected y to be None when x is tf.data.Dataset.

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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