Tensorflow AttributeError：'NoneType'对象没有属性'keys'

Question

我正在尝试使用TensorFlow制作简单的图像分类器。从这里https://medium.com/@linjunghsuan/create-a-simple-image-classifier-using-tensorflow-a7061635984a

我在Windows 10(64位(上使用Anaconda2使用的软件包将安装以下新软件包：

certifi:        2016.2.28-py35_0
pip:            9.0.3-py35_1
python:         3.5.4-0
setuptools:     36.4.0-py35_1
vc:             14-0
vs2015_runtime: 14.0.25420-0
wheel:          0.29.0-py35_0
wincertstore:   0.2-py35_0

我从https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py.py

当我尝试使用

训练数据时

python {$your-working_directory}/retrain.py

我遇到这些错误

[tensorflow] C:Usersuser>python F:Tensorflowretrain.py
ERROR:tensorflow:Image directory '' not found.
Traceback (most recent call last):
  File "F:Tensorflowretrain.py", line 1409, in <module>
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "F:Coursera MLAnaconda2envstensorflowlibsite-packagestensorflowpythonplatformapp.py", line 126, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "F:Tensorflowretrain.py", line 1061, in main
    class_count = len(image_lists.keys())
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'keys'

在f： tensorflow中有一个带有数据集图像的文件夹和retrain.py

我是初学者，这是我第一次使用TensorFlow和深入学习。我在Stackoverflow和Github上擦洗了，但找不到任何有效的解决方案。我认为我在数据集的图像的目录中犯了错误。任何帮助都将受到赞赏。提前致谢。(另外，如果您需要有关任何内容的其他信息，请告诉我(

Answer 1

您没有在命令行中提供所有必需的参数

您链接的帖子中的Windows示例：示例(所以我不会让我发布图像。(

如果文件存储在C:training_data中，并且假设您的工作目录是F:Tensorflow，则该命令为

python F:Tensorflowretrain.py --image_dir C:training_data --how_many_training_steps 500 --model_dir F:Tensorflowinception --output_graph=F:Tensorflowretrained_graph.pb --output_labels=F:Tensorflowretrained_labels.txt

Answer 2

对于发现相同错误的Mac用户

" palash taneja"的解决方案可以帮助(MAC上的路径会有所不同(：

Mac用户从图像制作培训模型的示例命令：

python3 code/retrain.py --image_dir flower_photos --bottleneck_dir=bottleneck --how_many_training_steps 500 --model_dir=model --output_graph=graph/retrained_graph.pb --output_labels=graph/retrained_labels.txt

终端工作目录的文件和目录树：(这里ML是工作目录(

ml/code/retain.py

ml/flower_photos/{各种花朵或任何图像}

ml/graph

ml/model

ml/瓶颈