tf.train.Features TypeError：ポジショニング引数が許可されていません

Question

私はここで愚かなことをしているかもしれませんが、なぜこのエラーが出るのか分かりません。

このコードは動作します：

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 
     'image/height': _int64_feature(FLAGS.img_height), 
     'image/width': _int64_feature(FLAGS.img_width), 
     'image/colorspace': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(colorspace)), 
     'image/channels': _int64_feature(channels), 
     'image/format': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(image_format)), 
     'image/label': _bytes_feature(label_img_buffer), 
     'image/label_path': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(lbl_path))), 
     'image/fn_0': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(ex_paths[0]))), 
     'image/encoded_0': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(ex_image_buffers[0])), 
     'image/fn_1': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(ex_paths[1]))), 
     'image/encoded_1': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(ex_image_buffers[1])), 
     'image/fn_2': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(ex_paths[2]))), 
     'image/encoded_2': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(ex_image_buffers[2]))})) 
return example 

をしかし、このコードは動作しません（記事のタイトルに例外TypeError）：

feature_dict={ 
     'image/height': _int64_feature(FLAGS.img_height), 
     'image/width': _int64_feature(FLAGS.img_width), 
     'image/colorspace': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(colorspace)), 
     'image/channels': _int64_feature(channels), 
     'image/format': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(image_format)), 
     'image/label': _bytes_feature(label_img_buffer), 
     'image/label_path': _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(lbl_path))), 
     } 

    for idx, image in sorted(ex_image_buffers.iteritems()): 
    img_key = 'image/encoded_' + str(idx) 
    fn_key = 'image/fn_' + str(idx) 
    feature_dict[img_key] = _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(image)) 
    feature_dict[fn_key] = _bytes_feature(tf.compat.as_bytes(os.path.basename(ex_paths[idx]))) 

    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature_dict)) 
    return example 

ex_image_buffersリストです。

私が知る限り、tf.train.Featuresは辞書を引数としてとり、最初の例と2番目の例では同じ辞書を組み立てています。 2番目のコードでは、他のコードに基づいて辞書を調整できるため、異なるフィールドをハードコーディングしないようにしたいと考えています。

アイデア？助けてくれてありがとう！

Answer 1

ええ、あなたは愚かな間違いがあると思います。エラー状態として

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature_dict))

を試してみて、tf.train.Featuresは、キーワード/引数のペアを通過する必要があります。提供した最初の例のように、キーワードfeatureを追加する必要があります。