Tensorflow无法匹配图像列表

Question

我有一个数据电子表格。每一行都与一个本地存储的映像相关联。它们一起构成了我的训练集。

图像重复;也就是说，并不是每一行都有自己唯一的图像。因此，我一直在尝试通过按图像分割数据集来训练模型(这也使许多其他编码更容易)。我尝试了很多不同的方法，但似乎都不管用。目前，我被困在这里:

img = tf.image.decode_jpeg(image) # PIL img to tensor
images = [img]*len(training.values)
model.fit(
{"images": images, "data": training.values},
labels.values,
epochs=5)

这给了我错误:

AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

我不知道如何取得进步。我在Tensorflow上找到的图像相关教程都没有单独导入/处理图像，所以它们没有告诉我数据集应该是什么样子。

模型似乎是正确的，因为tf.keras.utils。Plot_model显示了正确的图。此外，回溯显示问题始于model.fit.

Answer 1

在对代码进行了更多的操作之后，使用Numpy将图像列表转换为数组解决了问题:

images = np.array([img]*len(training.values))