【发布时间】：2022-12-04 00:30:49
【问题描述】：
我是 tensorflow 和 keras 的新手，我对工作的“cats_vs_dogs”tensorflow 数据集有一个习惯。我正在使用 tfds.load() 函数加载它，它为我提供了一个 PrefetchDataset 类型的对象。我需要向该数据集的训练拆分添加数据扩充，我想将 tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator 与它的 flow() 函数一起使用。我试图按如下方式转换我的数据集：
trainDataset = list(trainDataset)
trainDataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(trainDataset)
但我一直收到InvalidArgumentError: cannot compute Pack as input #1(zero-based) was expected to be a uint8 tensor but is a int64 tensor [Op:Pack] name: 0。
没有这个转换，当调用这个函数时：
train_generator = train_datagen.flow(trainDataset, batch_size = 20)
我得到float() argument must be a string or a number, not 'PrefetchDataset'。
我如何转换此数据集才能将其与 ImageDataGenerator 一起使用？ 或者在这种情况下我可以使用哪个其他方法来进行数据扩充？
【问题讨论】：
标签： python tensorflow keras