Inception build_imagenet_data.py TypeError: 'RGB' 的类型为 <class 'str'>，但预期为以下之一：(<class 'bytes'>,)答案

【问题标题】：Inception build_imagenet_data.py TypeError: 'RGB' has type <class 'str'>, but expected one of: (<class 'bytes'>,)Inception build_imagenet_data.py TypeError: 'RGB' 的类型为 <class 'str'>，但预期为以下之一：(<class 'bytes'>,)
【发布时间】：2016-07-23 21:43:13
【问题描述】：

我正在尝试在build_imagenet_data.py 中使用 _convert_to_example() 函数的轻微变体：

def _convert_to_example(filename, image_buffer, label, bboxes, height, width):

  xmin = []
  ymin = []
  xmax = []
  ymax = []
  for b in bboxes:
    assert len(b) == 4
    # pylint: disable=expression-not-assigned
    [l.append(point) for l, point in zip([xmin, ymin, xmax, ymax], b)]
    # pylint: enable=expression-not-assigned

    colorspace = 'RGB'
    channels = 3
    image_format = 'JPEG'

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
      'image/height': _int64_feature(height),
      'image/width': _int64_feature(width),
      'image/colorspace': _bytes_feature(colorspace),
      'image/channels': _int64_feature(channels),
      'image/class/label': _int64_feature(label),
      'image/object/bbox/xmin': _float_feature(xmin),
      'image/object/bbox/xmax': _float_feature(xmax),
      'image/object/bbox/ymin': _float_feature(ymin),
      'image/object/bbox/ymax': _float_feature(ymax),
      'image/object/bbox/label': _int64_feature(label),
      'image/format': _bytes_feature(image_format),
      'image/filename': _bytes_feature(os.path.basename(filename)),
      'image/encoded': _bytes_feature(image_buffer)}))
  return example

我收到与色彩空间变量相关的错误：

TypeError: 'RGB' 具有类型类 'str'，但应为以下之一：(class 'bytes',)

如果我注释掉图像/色彩空间功能，我会收到相同的图像/格式错误。对于图像/文件名也是如此。如果我注释掉这三个功能，该功能似乎按预期运行。我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

这听起来像是 Python 2/3 不兼容问题。您可以通过在字符串文字前添加 b 来显式创建 colorspace 和 image_format 作为 bytes 对象，如下所示：

colorspace = b'RGB'
# ...
image_format = b'JPEG'

【讨论】：

感谢并确认。该问题在 py3.4 中已注意到，但在 py2.7 中不存在。此外，除了您建议将 b 附加到字符串文字之外，encode() 方法对于应用于字符串变量很有用。

【解决方案2】：

我注意到了一些额外的变化。

o     #shuffled_index = range(len(filenames))
o     shuffled_index = list(range(len(filenames)))
o     #for i in xrange(len(spacing) - 1):
o     for i in range(len(spacing) - 1):
o         'image/class/text': _bytes_feature(text.encode()),
o         'image/filename': _bytes_feature(os.path.basename(filename.encode())),
o     colorspace = 'RGB'.encode()
o     channels = 3
o     image_format = 'JPEG'.encode()

【讨论】：