关于#python#的问题：在jupyter中跑肺部图片识别模型

Question

在jupyter中跑肺部图片识别模型，代码如下

#Data_Dir
data_dir = 'kaggle\\chestxray\\train'
test_dir = 'kaggle\\chestxray\\test'

IMAGE_SIZE = (256,256)

print('Training Images:')
# Creating the training dataset
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.1,
    subset='training',
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

#Testing  Data
print('Validation Images:')
validation_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    data_dir, 
    validation_split=0.1,
    subset='validation',
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

print('Testing Images:')
test_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    test_dir, 
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

出现如下错误UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 29: invalid continuation byte
请告诉我如何解决

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

这个问题是由于Python在尝试读取文件时遇到了无法解码的字符。具体来说，它正在尝试使用UTF-8编码来解码文件，但文件中包含一些无法用UTF-8解码的字节。这通常发生在文件包含非UTF-8字符的情况下。在这种情况下，可能是由于图像文件名或路径包含非标准的字符。

解决此问题的一种方法是确保你的文件路径和文件名都是UTF-8编码的。如果你确定文件路径是正确的，并且你正在使用的文件都是有效的图像文件，那么可能是文件路径中的某些特殊字符导致的这个问题。在这种情况下，你可以尝试在读取文件之前清理或转码这些特殊字符。另一种可能的解决方案是在打开文件时指定正确的编码方式。但是，对于图像数据集的加载，我们实际上并不需要直接打开文件，而是需要通过某种方式告诉函数如何处理这些无法解码的字符。

在你的代码中，你是使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory函数来加载图像数据集的。这个函数在处理无法解码的字符时可能表现得并不完美。你可以尝试以下的解决方案：

1. 检查并确保你的文件路径和文件名不包含任何非标准字符或特殊符号。
2. 更新你的TensorFlow版本。有时，这种问题可能是由于库的某个版本中的错误导致的，更新版本可能会解决这个问题。
3. 如果上述方法都不能解决问题，你可能需要手动处理这些无法解码的字符。你可能需要清理数据集中的文件名，或者更改你的系统或环境的默认编码方式。但这可能需要更深入的了解你的数据和系统环境。

这是一个可能的解决方案代码示例：

import os
import tensorflow as tf

# 清理文件路径中的特殊字符
def clean_path(path):
    return path.encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8')  # 忽略无法转换为ASCII的字符

data_dir = clean_path('kaggle\\chestxray\\train')
test_dir = clean_path('kaggle\\chestxray\\test')

IMAGE_SIZE = (256, 256)

print('Training Images:')
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.1,
    subset='training',
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

print('Validation Images:')
validation_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    data_dir, 
    validation_split=0.1,
    subset='validation',
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

print('Testing Images:')
test_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    test_dir, 
    seed=123,
    image_size=IMAGE_SIZE,
    batch_size=32)

在这个例子中，我创建了一个clean_path函数来清理文件路径中的特殊字符。这个函数使用Python的encode和decode方法来转换路径字符串的编码方式，忽略无法转换为ASCII的字符。然后，使用这个清理过的路径来加载数据集。希望这个解决方案可以解决你的问题。