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在图像上使用pixellib自定义训练时出现input_image_meta形状错误

是由于输入的图像元数据(input_image_meta)的形状不正确导致的。input_image_meta是一个包含图像的元数据信息的张量,用于描述图像的属性和特征。

解决这个问题的方法是确保input_image_meta的形状与输入图像的形状相匹配。input_image_meta的形状应为[batch_size, 93],其中batch_size是输入图像的批量大小。

如果出现input_image_meta形状错误,可以按照以下步骤进行排查和修复:

  1. 检查输入图像的形状:确保输入图像的形状与预期的形状相匹配。通常情况下,输入图像的形状应为[batch_size, height, width, channels],其中batch_size是批量大小,height和width是图像的高度和宽度,channels是图像的通道数。
  2. 检查输入图像的元数据:确保输入图像的元数据(input_image_meta)的形状正确。input_image_meta的形状应为[batch_size, 93],其中93是元数据的维度。
  3. 检查训练代码:检查自定义训练的代码,确保在输入图像和元数据之间进行正确的匹配和传递。
  4. 检查pixellib文档和示例:查阅pixellib的文档和示例代码,了解如何正确使用自定义训练功能,并确保按照正确的方式处理输入图像和元数据。

如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试在pixellib的官方论坛或社区中寻求帮助,向开发者或其他用户咨询该错误的解决方法。

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