Image processing Tensorflow:Label inception在类别培训中没有图像

我正在根据以下代码重新培训Inception v3网络：。 我有一套200个标签。每个标签都有图像，其数量从50到15000不等。在重新培训时，我遇到以下错误：

2017-01-08 07:42:09.683263: Step 30: Train accuracy = 6.0%
2017-01-08 07:42:09.683384: Step 30: Cross entropy = 6.297137
2017-01-08 07:42:09.808175: Step 30: Validation accuracy = 0.0%
2017-01-08 07:42:11.083850: Step 40: Train accuracy = 2.0%
2017-01-08 07:42:11.083964: Step 40: Cross entropy = 6.296147
CRITICAL:tensorflow:Label corset has no images in the category validation.
Traceback (most recent call last):
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 1012, in <module>
   tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
 File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 43, in run
   sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough))
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 839, in main
   bottleneck_tensor))
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 480, in get_random_cached_bottlenecks
   bottleneck_tensor)
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 388, in get_or_create_bottleneck
   bottleneck_dir, category)
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 245, in get_bottleneck_path
   category) + '.txt'
 File "tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py", line 221, in get_image_path
   mod_index = index % len(category_list)
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero`

2017-01-08 07:42:09.683263：第30步：列车精度=6.0%
2017-01-08 07:42:09.683384：步骤30：交叉熵=6.297137
2017-01-08 07:42:09.808175：第30步：验证准确度=0.0%
2017-01-08 07:42:11.083850：第40步：列车精度=2.0%
2017-01-08 07:42:11.083964：步骤40：交叉熵=6.296147
关键：tensorflow:标签紧身胸衣在类别验证中没有图像。
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“tensorflow/examples/image_retaining/retain.py”，第1012行，在
tf.app.run（main=main，argv=[sys.argv[0]]]+未解析）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py”，第43行，正在运行
系统出口（主（系统argv[：1]+标志通过））
文件“tensorflow/examples/image_retaining/retain.py”，第839行，主目录
（张量）
文件“tensorflow/examples/image\u retaining/retain.py”，第480行，在get\u random\u cached\u中
（张量）
文件“tensorflow/examples/image\u retaining/retain.py”，第388行，在get\u或\u create\u中
(署长,类别)
文件“tensorflow/examples/image\u retaining/retain.py”，第245行，在get\u路径中
类别）+'.txt'
文件“tensorflow/examples/image\u retaining/retain.py”，第221行，在get\u image\u路径中
mod_index=索引%len（类别列表）
ZeroDivisionError：整数除法或模零除法`

---

谷歌上的搜索让我明白，如果图像少于20张，就会出现这种错误。这可能是因为它们的图像可能没有足够的空间进行验证。然而，我至少有50张图片。那么我为什么会遇到这个错误呢？

我查看了从你文章中的教程链接而来的

tensorflow/examples/image\u retaining/retain.py

文件

运行的部分代码是在函数

create\u image\u list（image\u dir，testing\u percentage，validation\u percentage）中进行的序列/验证拆分

拆分的默认值为10%，并在

标志中说明。验证百分比

由于类的图像少于200张，因此分割返回的类的照片少于20张进行验证，这就是出现错误的地方

试着只运行包含200多个图像的类的代码，看看是否有帮助。如果是这样，你可以考虑添加更多的图像或者操纵CealTyIMAIGEILISH函数来返回至少20张照片以供验证。我在少于200张图片的类中添加了更多的图片，并使最终计数超过200张。