Python Can'；t在Keras的ImageDataGenerator中使用预处理_输入作为预处理_函数

当试图提供从CNN软件包（例如keras.applications.resnet）导入的预处理输入时，模型在试图适应生成的数据时会引发错误：

“JpegImageFile”对象不可订阅

代码：

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Keras版本：2.1.5

通过将Keras降级到2.1.4来解决问题：

pip uninstall keras
pip install keras==2.1.4

或者使用Lambda层添加预处理作为模型的第一步：

model.add(keras.layers.Lambda(preprocess_input, name='preprocessing', input_shape=(224, 224, 3)))

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通过将Keras降级至2.1.4来解决此问题：

pip uninstall keras
pip install keras==2.1.4

或者使用Lambda层添加预处理作为模型的第一步：

model.add(keras.layers.Lambda(preprocess_input, name='preprocessing', input_shape=(224, 224, 3)))

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如果问题完全是由使用预处理引起的（并且您仍然可以在不进行预处理的情况下使用

ImageDataGenerator

），还可以创建包装生成器：

def wrapperGenerator(dataGenerator, preprocess):
    while True:
        x, y = next(dataGenerator)
        x = preprocess(x)
        yield(x,y)

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如果问题完全是由使用预处理引起的（并且您仍然可以在不进行预处理的情况下使用

ImageDataGenerator

），还可以创建包装生成器：

def wrapperGenerator(dataGenerator, preprocess):
    while True:
        x, y = next(dataGenerator)
        x = preprocess(x)
        yield(x,y)

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我在考虑这个解决方案，但不确定它是否会被Keras适当地并行化。谢谢你的建议！隐马尔可夫模型。。。。然后一个更复杂的方法是实现一个定制的

keras.utils.Sequence

。我考虑过这个解决方案，但不确定它是否会被keras正确地并行化。谢谢你的建议！隐马尔可夫模型。。。。然后一个更复杂的方法是实现一个定制的

keras.utils.Sequence

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