CRITICAL: tensorflow: Категория не имеет изображений - валидация

Question

Я пытаюсь переучивать Inception v3 model в тензорном потоке для своих собственных категорий. Я загрузил некоторые данные и отформатировал их в каталогах. Когда я запускаю, сценарий python создает узкие места для изображений, а затем, когда он запускается, на первом этапе обучения (шаг 0) он имеет критическую ошибку, где он пытается по модулю на 0. Он появляется в функции get_image_path при вычислении mod_index, который является индексом% len (category_list), поэтому category_list должен быть 0 правильным?

Почему это происходит и как я могу его предотвратить?

EDIT: Вот точный код я вижу внутри докер

2016-07-04 01:27:52.005912: Step 0: Train accuracy = 40.0% 
2016-07-04 01:27:52.006025: Step 0: Cross entropy = 1.109777 
CRITICAL:tensorflow:Category has no images - validation. 
Traceback (most recent call last): 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 824, in <module> 
    tf.app.run() 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run 
    sys.exit(main(sys.argv)) 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 794, in main 
    bottleneck_tensor)) 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 484, in get_random_cached_bottlenecks 
    bottleneck_tensor) 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 392, in get_or_create_bottleneck 
    bottleneck_dir, category) 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 281, in get_bottleneck_path 
    category) + '.txt' 
    File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 257, in get_image_path 
    mod_index = index % len(category_list) 
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 

Answer 1

Fix:

Проблема происходит, когда у вас есть меньшее количество изображений в любом из вложенных папок.

Я столкнулся с такой же проблемой, когда общее количество изображений под определенной категорией было менее 30, попробуйте увеличить количество изображений, чтобы решить проблему.

Причина:

Для каждой метки (суб папки), tensorflow пытается создать 3 категории изображений (поезд, испытания и валидации) и помещает изображения под ним на основе значения вероятности (рассчитывается с использованием хэш названия ярлыка).

Изображение помещается в папку категории только в том случае, если значение вероятности меньше размера категории (Поезд, проверка или проверка).

Теперь, если количество изображений внутри метки меньше (скажем, 25), тогда размер проверки вычисляется как 10 (по умолчанию), а значение вероятности обычно больше 10 и, следовательно, изображение не помещается в набор проверки.

Позже, когда все узкие места создаются и ТФ пытается вычислить точность проверки, то первым бросает фатальное сообщение журнала:

ВАЖНАЯ: tensorflow: Категория не имеет изображения - проверка.

, а затем продолжает выполнение кода и сбой, поскольку он пытается разделить по размеру списка проверки (который равен 0).

Answer 2

Для меня эта ошибка возникла из-за наличия в каталоге обучения папок, в которых не было изображений. Я следовал тому же учебнику «Поэты» и закончил размещение каталогов с подкаталогами в каталоге изображений. Как только я удалил их и разместил только каталоги с изображениями непосредственно в них (без поддиректориев), ошибка больше не возникала, и я смог успешно обучить свою модель.

Answer 3

Я пытался тренироваться, используя свой собственный набор изображений (фотографии собак вместо цветов), и столкнулся с этой проблемой.

Я понял, что проблема в том, что имена моих папок (имена категорий) не присутствовали в файле imagenet_synset_to_human_label_map.txt, который загружается в исходные данные, которые мы модифицируем.

Изменив имя папки моего изображения с бишона на пуделя, это начало работать, поскольку пудель находится в начальной карте, а бишон - нет.

Answer 4

1. Это происходит, если у вас слишком мало изображений. Как предположил Эшвин, есть как минимум 30 изображений.

2. Также важны имена вашей папки. Как-то у вашего имени папки не может быть символ подчеркивания (_)

например. Эти имена не работали: dettol_bottle, dettol_soap, dove_soap, lifebuoy_bottle

Эти имена работали: dettolbottle, dettolsoap, dovesoap, lifebuoybottle

Answer 5

Для меня это было "-" в моих имен папок. В тот момент, когда я исправил его, ошибка исчезла.

Answer 6

У меня была такая же проблема при запуске retrain.py и когда я неправильно задал аргумент -model_dir, а созданный каталог был создан в каталоге flower_photos.

Проверьте, есть ли в каталоге flower_photos какие-либо каталоги без каких-либо изображений.

Answer 7

Я также хотел бы, чтобы добавить свой собственный опыт:

Не пробелы Для меня, он работал, когда все имя папки, содержащиеся была до г символов, без пробелов, без каких-либо символов, нет ничего.

E.g "Я папка" не так. Однако «imAFolder» будет работать.

Answer 8

Как ответил Ашвин Патти, существует вероятность того, что в каталоге разделов для проверки нет изображений из-за отсутствия изображений в исходной директории меток.

Это объяснение подтверждается предупреждением при попытке переквалифицировать с этикетками, которые имеют менее 20 изображений:

ВНИМАНИЕ: Папка имеет менее 20 изображений, которые могут вызвать проблемы.

Answer 9

Я изменил retrain.py, чтобы гарантировать, что по крайней мере, есть изображение в проверке (строка 201)

if len(validation_images) == 0: 
    validation_images.append(base_name) 
elif percentage_hash < validation_percentage: