TensorFlow多分类图像分类器出现<list index out of range>错误求助

报错原因分析 #

• 第一个问题：验证集数据生成器没有传入标签
  你调用validation_datagen.flow()的时候只传入了测试图片testing_images_extra_dim，没有传入对应的标签testing_labels，模型在验证阶段计算损失时找不到真实标签值，触发了索引越界错误。
• 第二个问题：validation_steps参数计算逻辑错误
  你写的len(testing_images/10)是错误写法：testing_images/10会得到一个所有元素都除以10的numpy数组，len()取的还是测试集的总样本数，正确的写法应该是总样本数除以批次大小，即len(testing_images)//10。

修复方案 #

把model.fit_generator部分的代码替换为以下内容即可：

history = model.fit_generator(
    training_datagen.flow(training_images_extra_dim, training_labels, batch_size = 10), 
    epochs=2, 
    steps_per_epoch=20, 
    # 验证生成器同时传入图片和对应标签
    validation_data = validation_datagen.flow(testing_images_extra_dim, testing_labels, batch_size=10), 
    verbose = 1, 
    # 正确计算验证步数：总样本数/批次大小，取整数
    validation_steps=len(testing_images)//10
)

补充说明 #

如果你的TensorFlow版本高于2.1，更推荐使用model.fit()替代已经弃用的model.fit_generator()，fit()方法原生支持数据生成器输入，用法和参数完全兼容，不需要修改其他逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sandy Lee