Keras fit_generator调用时报FileNotFoundError找不到图片如何解决？

问题根因 #

Keras的flow_from_dataframe方法会自动将directory参数的路径和x_col列存储的文件名拼接为图片的完整读取路径。你当前配置的训练集目录为/content/OutTrainF/，但实际图片存放在该目录的上一级/content/路径下，拼接后的路径和实际存储路径不符，因此触发文件找不到报错。

解决方案 #

以下两种方案二选一即可：

方案1：修改数据集目录配置（无需移动文件，适合快速验证） #

直接把三个数据生成器的directory参数修改为图片实际存放的上级目录即可，修改后的生成器代码示例：

train_generator=datagen.flow_from_dataframe(
    dataframe=dfTrainF,
    directory='/content/', # 原路径为/content/OutTrainF/，改为上级目录
    x_col='name',
    y_col= ['0', '2'],
    batch_size=10,
    seed=42,
    shuffle=True,
    class_mode='raw',
    target_size=(224,448), 
    validate_filenames=False
)
# 验证集、测试集的directory参数同步修改为对应数据集的上级目录即可

方案2：移动图片到对应目录（符合数据集规范，适合长期使用） #

将所有训练集图片移动到/content/OutTrainF/、验证集图片移动到/content/OutValF/、测试集图片移动到/content/OutTestF/，无需修改代码即可直接运行。

补充注意项 #

建议调试阶段将validate_filenames参数改为True，开启后生成器初始化阶段就会自动校验所有文件路径是否存在，能提前发现路径错误，避免模型开始训练后才触发报错。
可以先运行以下代码快速验证路径是否配置正确：

import os
# 测试单张训练集图片路径
sample_img = dfTrainF['name'].iloc[0]
# 替换为你配置的directory路径
full_path = os.path.join('/content/OutTrainF/', sample_img)
print(f"路径是否存在：{os.path.exists(full_path)}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lingyau lee