API обнаружения объектов Tensorflow Неверный аргумент: несоответствие формы в компоненте кортежа 16. Ожидается [1,?,?,3], получено [1 182 322,4]
Это дополнительный вопрос из этой проблемы Github. Короче говоря, я попытался использовать API обнаружения объектов Tensorflow с моим собственным набором данных. Все работало нормально, пока внезапно не вылетело со следующими сообщениями об ошибках:
...
INFO:tensorflow:global step 10635: loss = 0.3392 (0.822 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 10636: loss = 0.3529 (0.823 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 10637: loss = 0.3305 (0.831 sec/step)
2017-09-14 20:02:02.545415: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Invalid argument: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,240,127,4]
INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>, Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,240,127,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape_5, SparseToDense_1, Shape_2, Merge_1, Shape, Merge_2, Shape_3, SparseToDense_5, Shape_8, SparseToDense_3, Shape_6, Cast_1, Shape_1, Cast_2, Shape_7, ExpandDims_5, Shape_4, Reshape_5, Shape_10, Reshape_6, Shape_9)]]
INFO:tensorflow:global step 10638: loss = 0.3599 (0.858 sec/step)
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 198, in <module>
tf.app.run()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "train.py", line 194, in main
worker_job_name, is_chief, FLAGS.train_dir)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.5.egg\object_detection\trainer.py", line 296, in train
saver=saver)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\learning.py", line 767, in train
sv.stop(threads, close_summary_writer=True)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\supervisor.py", line 792, in stop
stop_grace_period_secs=self._stop_grace_secs)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\coordinator.py", line 389, in join
six.reraise(*self._exc_info_to_raise)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\six.py", line 686, in reraise
raise value
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\queue_runner_impl.py", line 238, in _run
enqueue_callable()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1235, in _single_operation_run
target_list_as_strings, status, None)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\Lib\contextlib.py", line 66, in __exit__
next(self.gen)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,240,127,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape_5, SparseToDense_1, Shape_2, Merge_1, Shape, Merge_2, Shape_3, SparseToDense_5, Shape_8, SparseToDense_3, Shape_6, Cast_1, Shape_1, Cast_2, Shape_7, ExpandDims_5, Shape_4, Reshape_5, Shape_10, Reshape_6, Shape_9)]]
G:\Tensorflow_section\models-master\object_detection>
Сначала я подумал, что, возможно, в моем наборе данных есть какие-то несоответствующие изображения, то есть есть несколько файлов png, сохраненных как jpgs, и наоборот, поэтому я пошел и отсканировал все изображения в наборе данных и исправил их. Я использовал следующий метод для такой задачи:
private string CheckImagetype(Stream stream)
{
string jpg = "FFD8";
string bmp = "424D" ;
string gif = "474946" ;
string png = "89504E470D0A1A0A" ;
string sig = "";
stream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
sig += stream.ReadByte().ToString("X2");
if (sig.Length == 4 && sig == jpg)
{
sig = "jpg";
break;
}
else if(sig.Length == 4 && sig == bmp)
{
sig = "bmp";
break;
}
else if (sig.Length == 6 && sig == gif)
{
sig = "gif";
break;
}
else if (sig.Length == 16 && sig == png)
{
sig = "png";
break;
}
}
return sig;
}
Я тогда использовал EmguCV
для получения изображений глубины / количества каналов, чтобы избежать дальнейших проблем, возникающих из-за неправильной глубины! а затем аннотировал изображения ABD создал новый TFRecord
все снова и снова началась новая тренировка.
Это то, что я получил снова:
INFO:tensorflow:global step 1286: loss = 0.3639 (0.721 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 1287: loss = 0.3752 (0.735 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 1288: loss = 0.5850 (0.720 sec/step)
2017-09-16 00:11:15.037646: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Invalid argument: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,150,178,4]
INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>, Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,150,178,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape, SparseToDense, Shape_1, Merge_1, Shape_10, Merge_2, Shape_2, SparseToDense_5, Shape_8, SparseToDense_2, Shape_7, Cast_1, Shape_6, Cast_2, Shape_4, ExpandDims_5, Shape_3, Reshape_5, Shape_5, Reshape_6, Shape_9)]]
INFO:tensorflow:global step 1289: loss = 0.4018 (0.781 sec/step)
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 198, in <module>
tf.app.run()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "train.py", line 194, in main
worker_job_name, is_chief, FLAGS.train_dir)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.5.egg\object_detection\trainer.py", line 296, in train
saver=saver)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\learning.py", line 767, in train
sv.stop(threads, close_summary_writer=True)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\supervisor.py", line 792, in stop
stop_grace_period_secs=self._stop_grace_secs)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\coordinator.py", line 389, in join
six.reraise(*self._exc_info_to_raise)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\six.py", line 686, in reraise
raise value
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\queue_runner_impl.py", line 238, in _run
enqueue_callable()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1235, in _single_operation_run
target_list_as_strings, status, None)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\Lib\contextlib.py", line 66, in __exit__
next(self.gen)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,150,178,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape, SparseToDense, Shape_1, Merge_1, Shape_10, Merge_2, Shape_2, SparseToDense_5, Shape_8, SparseToDense_2, Shape_7, Cast_1, Shape_6, Cast_2, Shape_4, ExpandDims_5, Shape_3, Reshape_5, Shape_5, Reshape_6, Shape_9)]]
G:\Tensorflow_section\models-master\object_detection>
Я использовал случайное подмножество моих изображений (10K изображений вместо 300K) и снова получил ту же ошибку:
INFO:tensorflow:global step 2316: loss = 0.6428 (2.192 sec/step)
INFO:tensorflow:Recording summary at step 2316.
INFO:tensorflow:global step 2317: loss = 0.4036 (1.444 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 2318: loss = 0.4111 (1.343 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 2319: loss = 0.3914 (1.351 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 2320: loss = 0.3794 (1.376 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 2321: loss = 0.4056 (1.340 sec/step)
2017-09-16 20:03:42.148318: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Invalid argument: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,182,322,4]
INFO:tensorflow:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>, Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,182,322,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape_1, SparseToDense_2, Shape_7, Merge_1, Shape_2, Merge_2, Shape_8, SparseToDense, Shape_6, SparseToDense_5, Shape_10, Cast_1, Shape_4, Cast_2, Shape_9, ExpandDims_5, Shape_5, Reshape_5, Shape, Reshape_6, Shape_3)]]
INFO:tensorflow:global step 2322: loss = 0.4787 (1.391 sec/step)
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 198, in <module>
tf.app.run()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "train.py", line 194, in main
worker_job_name, is_chief, FLAGS.train_dir)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\object_detection-0.1-py3.5.egg\object_detection\trainer.py", line 296, in train
saver=saver)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\learning.py", line 767, in train
sv.stop(threads, close_summary_writer=True)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\supervisor.py", line 792, in stop
stop_grace_period_secs=self._stop_grace_secs)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\coordinator.py", line 389, in join
six.reraise(*self._exc_info_to_raise)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\six.py", line 686, in reraise
raise value
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\training\queue_runner_impl.py", line 238, in _run
enqueue_callable()
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1235, in _single_operation_run
target_list_as_strings, status, None)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\Lib\contextlib.py", line 66, in __exit__
next(self.gen)
File "C:\Users\Master\Anaconda3\envs\anaconda35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shape mismatch in tuple component 16. Expected [1,?,?,3], got [1,182,322,4]
[[Node: batch/padding_fifo_queue_enqueue = QueueEnqueueV2[Tcomponents=[DT_STRING, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_INT64, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_BOOL, DT_INT32, DT_FLOAT, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32, DT_STRING, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/padding_fifo_queue, Reshape_2, Shape_1, SparseToDense_2, Shape_7, Merge_1, Shape_2, Merge_2, Shape_8, SparseToDense, Shape_6, SparseToDense_5, Shape_10, Cast_1, Shape_4, Cast_2, Shape_9, ExpandDims_5, Shape_5, Reshape_5, Shape, Reshape_6, Shape_3)]]
G:\Tensorflow_section\models-master\object_detection>
Суть в том, что в моем наборе данных вообще нет изображений с указанными формами в сообщениях об ошибках.
Вот дополнительная информация:
- Платформа ОС и распространение:
Windows 10 x64 1703, Build 15063.540
- TensorFlow установлен из (источника или двоичного файла):
binary (used pip install )
- Версия TensorFlow (используйте команду ниже):
1.3.0
- Версия Python:
3.5.3
- Версия CUDA/cuDNN:
Cuda 8.0 /cudnn v6.0
- Модель GPU и память:
GTX-1080 - 8G
1 ответ
TL;DR:
Используйте только JPEG.
Более длинное объяснение:
Похоже при создании TFRecords
, поддерживаются только изображения JPEG и нигде в документации это не указано!
Кроме того, когда вы пытаетесь использовать другие типы, он не выдает никаких предупреждений или не выдает никаких исключений, и поэтому такие люди, как я, теряют огромное количество времени на отладку чего-либо, что можно легко обнаружить и исправить в первую очередь. В любом случае, преобразование всех изображений в JPEG решило эту странную проблему.