Keras ImageDataGeneratorが正常に動作しない

Question

私はKerasを使って、ドキュメントの[this example][1]に基づいて自動エンコーダーを構築しようとしています。データが大きいので、ジェネレータを使用してメモリに読み込まないようにしたいと考えています。私はこのエラーを取得してい

model.fit_generator(
     train_generator, 
     samples_per_epoch=1, 
     nb_epoch=1, 
     verbose=1, 
     ) 

：

model = Sequential() 
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', input_shape=(3, 256, 256))) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')) 
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')) 
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')) 
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')) 
model.add(UpSampling2D((2, 2))) 
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')) 
model.add(UpSampling2D((2, 2))) 
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu')) 
model.add(UpSampling2D((2, 2))) 
model.add(Convolution2D(1, 3, 3, activation='sigmoid', border_mode='same')) 

model.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') 

マイジェネレータ：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('IMAGE DIRECTORY', color_mode='rgb', class_mode='binary', batch_size=32, target_size=(256, 256)) 

そしてモデルを適合

のように私のモデルに見える

例外：チェーのときのエラー模型のターゲット：予想される畳み込み2d_76は4つの次元を持ちますが、形状（32,1）の配列を持っています

サンプルではなく私のバッチのサイズに似ています。私は間違って何をしていますか？

Answer 1

このエラーは、おそらくclass_mode='binary'が原因である可能性があります。ジェネレータはバイナリクラスを生成するので、出力は形状(batch_size, 1)を持ち、モデルは4次元出力を生成します（最後のレイヤはコンボリューションです）。

私はラベルを画像そのものにしたいと思っています。 flow_from_directoryのソースとDirectoryIteratorのソースに基づいて、class_modeを変更するだけではできません。私はNoneにclass_modeを設定

train_generator_ = train_datagen.flow_from_directory('IMAGE DIRECTORY', color_mode='rgb', class_mode=None, batch_size=32, target_size=(256, 256)) 
def train_generator(): 
    for x in train_iterator_: 
     yield x, x 

注：可能な解決策は、の線に沿っでしょう。これにより、tuple(image, label)の代わりにimageが返されます。次に、画像を入力とラベルの両方として返す新しいジェネレータを定義します。