Python Tensorflow ValueError:使用图像序列设置数组元素

我浏览了很多论坛网站，试图找到解决方案，但都没有找到

我正在尝试将Tensorflow（Python 3，Win 10 64位）用于我自己的图像集。当我运行它时，我得到一个ValueError。具体而言：

Traceback (most recent call last):
  File "B:\Josh\Programming\Python\imgpredict\predict.py", line 62, in <module>
    sess.run(train_step, feed_dict={imgs:batchX, lbls: batchY})
  File "C:\Users\Josh\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 789, in run
    run_metadata_ptr)
  File "C:\Users\Josh\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 968, in _run
    np_val = np.asarray(subfeed_val, dtype=subfeed_dtype)
  File "C:\Users\Josh\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 531, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence.

我不知道错误是来自我的图像还是标签。我试过其他SO问题、Reddit、Google Plus、GitHub问题等的很多建议，但都没有用。我的项目GitHub链接是：

项目文件夹为“imgpredict”

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谢谢你的帮助。提前感谢

很抱歉，这不是对错误的完整回答，但我发现您的代码中存在许多问题，可能会产生错误

首先是使用

create\u batches

函数。使用图像1的列表，数据的张量，将所有这些张量附加到列表中，然后将该列表转换为numpy数组。这是非常糟糕的做法

第二个问题-它应该

产生图像和标签，但标签根本不在该函数中处理，而是从全局值到达。因此，我看不出有任何理由认为，当您这样做时，它们甚至与图像匹配：

yield(images1[i:i+batch_size],labels_list[i:i+batch_size])

在所有这些之后，您的
batchX
似乎是一个张量列表，因此您再次将它们转换为一个数组（使用
imgs.eval（）
）。毕竟，上帝只知道现在数组的实际形状是什么，错误本身通常表示
batchX
不是要从列表转换为数组的适当“矩形”形状（例如，如果其中一个元素是特定长度的数组，而其他元素的长度不同）

我的建议是，重写函数，简化它，不要在其中使用张量，也不要在其中使用正规列表。它应该返回一个简单的numpy数组，该数组的形状适合
sess.run（train\u step，feed\u dict={imgs:batchX，lbls:batchY}）
在这种情况下，我认为您看到了这个错误，因为您在运行培训时正在向feed\u dict传递一个tensorflow对象。由于使用了展平方法，它可能是tensorflow对象：

thedata = tf.contrib.layers.flatten(thedata)

它将返回一个展平张量（中的更多信息），由于某些原因，该张量没有被正确计算

接下来要解决此问题，您需要向提要dict提供一个numpy数组。您可以尝试：

thedata.flatten()

这会将阵列展平为向量。我试过了，它至少消除了错误

除此之外，正如所指出的，您的方法还存在一些基本问题。对我来说，最明显的一点是，您正在将权重矩阵初始化为图像大小（512 x 512=262144），但由于您正在加载3通道图像（RGB彩色图像），因此最终会得到一个三倍于该大小（512 x 512 x 3通道=786432）的平坦阵列，因此训练无论如何都会失败。如果颜色对训练数据不重要，请尝试转换为灰度（
thedata=cv2.cvt颜色（thedata，cv2.color\u bgr2 gray
）.
谢谢你的建议，我一定会在今天上班时试用。我知道我的262144值有问题……很好，这消除了第一个错误！现在转到下一个错误……谢谢你的帮助：）谢谢你的建议，我上班时会修正我的代码
thedata.flatten()