JupyterNotebook InvalidArgumentError：b'没有文件匹配模式：预期'tf.Tensor（False，shape =（），dtype = bool）'为true

Question

对于 Face ID 项目，我已经成功创建了一些文件夹结构，制作了目录，通过网络摄像头收集了一些正类和锚类（对于负类，我使用了 LFW 数据集）但是当我尝试获取图像目录时通过这段代码，我得到一个错误：

anchor = tf.data.Dataset.list_files(ANC_PATH+'\*.jpg').take(300)
positive = tf.data.Dataset.list_files(POS_PATH+'\.jpg').take(300)
negative = tf.data.Dataset.list_files(NEG_PATH+'\.jpg').take(300)

InvalidArgumentError：预期为 'tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)' 为真。汇总数据：b'没有文件匹配模式： 数据\正\.jpg'

此图片显示了我得到的完整错误：

Answer 1

你可以这样尝试。只需将“\”更改为“/”即可。

anchor = tf.data.Dataset.list_files(ANC_PATH+'/*.jpg').take(300)

Answer 2

你可以这样做： 负目录有子目录。 这对我有用。

`导入操作系统

Anc = tf.data.Dataset.list_files(Anchor_paths + '\.jpg').take(300) Pos= tf.data.Dataset.list_files(Positive_paths + '\.jpg').take(300) # 假设正数据位于 'Positive' 目录中 Neg = tf.data.Dataset.list_files(Negative_paths + '\\.jpg').take(300) # 假设 Negative 数据位于 'Negative' 目录中，请在此处输入代码`