R语言Keras CNN代码报错：unused argument (grayscale = FALSE)

问题描述 #

此前代码可正常运行，测试集准确率达94%-98%，但近期出现以下错误：

Error in (function (path, color_mode = "rgb", target_size = NULL, interpolation = "nearest", : unused argument (grayscale = FALSE)
Called from: do.call(keras$preprocessing$image$load_img, args)
Browse[1]> test_data <- prepare_data(test_dir)
Error during wrapup: unused argument (grayscale = FALSE)
Error: no more error handlers available (recursive errors?); invoking 'abort' restart

代码中调用image_load时仅指定了target_size参数，未使用已被废弃的grayscale参数，仍触发该错误。

解决方案 #

1. 显式指定color_mode参数 #

修改preprocess_image函数中的image_load调用，显式声明颜色模式替代隐式默认值：

preprocess_image <- function(image_path) {
  # 显式指定color_mode为rgb，匹配3通道设置
  image <- image_load(image_path, target_size = c(img_width, img_height), color_mode = "rgb")
  image <- image_to_array(image) / 255
  image <- array_reshape(image, c(1, img_width, img_height, channels))
  return(image)
}

新版本Keras已移除grayscale参数，统一使用color_mode："rgb"对应3通道，"grayscale"对应单通道，显式指定可避免底层参数传递冲突。

2. 检查并更新Keras包版本 #

运行以下命令查看当前版本：

packageVersion("keras")

若版本较旧，执行更新：

install.packages("keras")
keras::install_keras()

更新后重启R会话，确保加载最新的函数定义。

3. 清理缓存并重新加载包 #

若更新后仍有问题，先卸载再重新加载Keras：

detach("package:keras", unload=TRUE)
library(keras)

原因说明 #

Keras R包更新后，彻底移除了grayscale参数，改用color_mode。即使你未显式使用grayscale，旧版本image_load的底层默认逻辑可能仍在传递该废弃参数给TensorFlow Keras的底层函数，而新版本函数已不再接受该参数，从而触发错误。显式指定color_mode可覆盖旧默认行为，解决参数不兼容问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lennart Hampel