Блог

В настоящее время я применяю некоторые алгоритмы обучения передаче, и этот пример, на который я ссылаюсь в сети, дает результаты, но по какой-то причине, когда я пробую его на своем компьютере, он выдает ошибку в последней строке: ошибка значения: требуется по крайней мере один массив для объединения. Пожалуйста, помогите мне.

 *from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from imutils import paths
from keras.applications import VGG16
from keras.applications import imagenet_utils
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.preprocessing.image import load_img
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import random
import os

image_path = list(paths.list_images('dataset/'))
random.shuffle(image_path)  
labels = [p.split(os.path.sep)[-2] for p in image_path]
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
list_image = []
for (j, imagePath) in enumerate(image_path):
    image = load_img(imagePath, target_size=(224, 224))
    image = img_to_array(image)
    
    image = np.expand_dims(image)
    image = imagenet_utils.preprocess_input(image)
    
    list_image.append(image,0)
    
list_image = np.vstack(list_image)*