Machine learning 无效的JPEG数据，构建tensorflow的tensorflow的再培训接收v3的一部分时出现大小为43的错误

我正在尝试使用tensorflow为诗人训练我的图像识别模型。 它正在为flower数据的示例案例进行构建，并生成瓶颈，但当我尝试为另一个测试案例重新训练它时（我在名为tf_文件的文件夹中创建了四个文件夹，即Chandler、Darth、Ross和Joey，该文件夹位于我家中）

当我运行这个命令时

python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \
--bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps 500 \
--model_dir=/tf_files/inception \
--output_graph=/tf_files/retrained_graph.pb \
--output_labels=/tf_files/retrained_labels.txt \
--image_dir /tf_files

我得到了这个错误

InvalidArgumentError (see above for traceback): Invalid JPEG data, size 
43[[Node: DecodeJpeg = DecodeJpeg[acceptable_fraction=1, channels=3, 
dct_method="", fancy_upscaling=true, ratio=1, try_recover_truncated=false, 
_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_DecodeJpeg
/contents_0)]]

还有很多警告

但是当我运行上面的命令只是为了一个标准的例子

python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \
--bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps 500 \
--model_dir=/tf_files/inception \
--output_graph=/tf_files/retrained_graph.pb \
--output_labels=/tf_files/retrained_labels.txt \
--image_dir /flower_photos

我没有得到任何错误。我的模型得到了重新训练，我得到了一个预测

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这是一个非常新的领域，请指出我错在哪里，可能是它的安装错误或其他什么。您得到的错误是因为您的数据集中可能有一些png格式的图像。另一方面，flower数据集具有

jpeg

格式的所有图像

另外，

retain.py

被编写来处理

jpeg

格式的图像。您可能希望了解有关处理

png

图像的更多信息