Found 0 images belonging to 0 classes. Found 0 images belonging to 0 classes. 2023-05-25 14:11:20.651003: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-25 14:11:20.651867: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:146] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. Traceback (most recent call last): File "/home/el304/kerasbook/csdnwrite.py", line 56, in <module> model.fit([rgb_generator, flow_generator], epochs=10, steps_per_epoch=100) File "/home/el304/anaconda3/envs/twostream/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "/home/el304/anaconda3/envs/twostream/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/data_adapter.py", line 1085, in select_data_adapter "input: {}, {}".format(_type_name(x), _type_name(y)) ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'keras.preprocessing.image.DirectoryIterator'>"}), <class 'NoneType'>出現這樣子錯誤
时间: 2024-02-03 18:04:05 浏览: 218
这个错误是由于 `model.fit` 函数的输入参数不正确导致的。你需要将 `rgb_generator` 和 `flow_generator` 分别放在一个列表中作为第一个参数传入 `model.fit` 函数中，如下所示：
```
model.fit([rgb_generator, flow_generator], epochs=10, steps_per_epoch=100)
```
另外，你可能需要检查一下你的数据生成器是否正常工作，是否正确地加载了图像数据。
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Found 0 images belonging to 0 classes.
I'm sorry, but I'm not sure how to answer your question based on the statement you provided. Could you please provide more context or clarify your question?
Found 213 images belonging to 2 classes. Found 52 images belonging to 2 classes. Warning (from warnings module): File "C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\layers\convolutional\base_conv.py", line 107 super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs) UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.
### 关于Keras中的`UserWarning: input_shape/input_dim`问题
当构建Keras模型时，如果在多个连续层之间传递数据流，则可能会遇到有关`input_shape`或`input_dim`的警告。这种警告通常是因为某些层不需要显式指定输入形状，而开发者却手动指定了这些参数。
#### 警告原因分析
在Keras中，只有第一个层需要明确指定`input_shape`或`input_dim`，因为这是定义整个网络输入维度的地方[^1]。后续的层会自动推断其输入形状，因此无需再重复设置`input_shape`或`input_dim`。如果不遵循这一原则，就会触发`UserWarning`提示。
以下是可能导致该问题的具体情况：
- 如果在一个已经继承前一层输出形状的情况下再次设置了`input_shape`或`input_dim`，则会出现冗余配置并引发警告。
- 当尝试连接两个不兼容的张量时（如引用[2]所示），也会抛出类似的错误消息：“Graph disconnected”。
#### 解决方案
为了消除此警告，可以按照以下方法调整代码结构：
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, GRU, Dense
model = Sequential()
# 明确指定Embedding层的第一个参数作为词汇表大小，并通过第二个参数设定嵌入向量长度；这里同时隐含地设定了input_dim
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=32))
model.add(GRU(32, return_sequences=True))
model.add(GRU(32))
model.add(Dense(1))
model.summary()
```
上述代码片段展示了如何仅在首个可训练层——即`Embedding`层中声明必要的输入尺寸信息，之后所有的RNN单元都不需额外提及任何与输入相关的属性。
另外需要注意的是，在更复杂的函数式API场景下，务必保证各组件间的连贯性和一致性，防止因拼接不当而导致图断裂异常[^2]。
#### 总结
通过对首层合理配置以及避免不必要的重叠说明来优化建模过程能够有效规避这类提醒。此外保持良好的编程习惯也有助于减少潜在冲突的发生几率。
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在游戏中实现IME，需要考虑如何将IME集成到游戏界面中，并确保用户输入的流畅性和正确性。以下是一些关键步骤和考虑事项：
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MATLAB图像分析新手入门教程
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首先，需要明确MATLAB图像分析主要集中在以下几个方面：
1. 图像读取与显示：MATLAB提供了诸如`imread`、`imshow`等函数，可以很方便地读取和显示图像。`imread`可以读取不同格式的图像文件，而`imshow`则用于显示这些图像。对于初学者而言，掌握这些基础函数是进行图像分析的前提。
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通过使用MATLAB进行图像分析，可以实现从简单到复杂的各种图像处理任务。针对初学者，文件包中的“使用帮助：新手必看.htm”提供了入门指导，帮助新手快速理解MATLAB在图像处理方面的基本知识和操作；而“Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url”可能指向一个在线论坛或社区，提供交流和求助的平台；“face_detection”表示该文件可能包含与人脸识别相关的示例代码或者教程。
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Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_PREEMPTION_MODE" /t REG_DWORD /d "3" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FRAME_LATENCY_WAITABLE_OBJECT" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_WAITABLE_OBJECT" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FLIP_DISCARD" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_SCALE" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_ALLOW_MODE_SWITCH" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_SWAP_CHAIN_FULLSCREEN_FLIP_MODE" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_DISABLE_DWM_THROTTLING" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FLIP_SEQUENTIAL" /t REG_DWORD /d "1" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_FORCE_FULLSCREEN_FLIP_MODE" /t REG_DWORD /d "3" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_MAX_FRAME_LATENCY" /t REG_DWORD /d "2" /f Reg.exe add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\DirectX" /v "DXGI_USE_OPTIMIZED_SWAP_CHAIN" /t REG_DWORD /d "1" /f 这些注册表值有什么用，逐一解答
<think>我们正在讨论DirectX相关的注册表值。用户询问的是DXGI_PREEMPTION_MODE、DXGI_FRAME_LATENCY_WAITABLE_OBJECT、DXGI_SWAP_CHAIN_WAITABLE_OBJECT等的作用。注意：这些注册表值可能是用于调试或特定配置的，但并不是标准的DXGI公开接口。因此，它们可能不是官方文档中明确说明的，而是内部使用的或者特定驱动/调试设置。根据我的知识，这些值并不常见于公开文档，但我们可以尝试根据名称和上下文进行解释，并参考一些开发经验。1.DXGI_PREEMPTION_MODE:-这个注册表值可能与GPU抢占（Preempt
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描述中提到“用于学习”，说明这个源代码包是作为学习材料使用的，而不是作为商业软件销售。请求评价表明作者渴望得到反馈，以便于改进和完善代码。作者自称为“初学者”，意味着源代码可能更适合那些刚开始学习C#或者正在学习如何开发商品销售管理系统的开发者。
标签“源代码”表明这是一个代码级别的资源，适合那些需要查看、分析或修改实际代码的用户。
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基于以上信息，以下是关于C#商品销售管理系统源代码的相关知识点：
1. **C#基础**: 系统是基于C#开发的，C#是一种面向对象的编程语言，由微软开发。学习C#通常需要理解面向对象编程(OOP)的概念，如类、对象、继承、多态和封装等。
2. **软件开发周期**: 开发商品销售管理系统需要经历需求分析、设计、编码、测试和部署等多个阶段。了解这些开发流程对于构建一个有效且稳定的系统至关重要。
3. **数据库管理**: 商品销售管理系统通常需要处理大量数据，如商品信息、销售记录、库存水平和客户数据。这些数据的存储和管理往往需要数据库技术，如Microsoft SQL Server或其他数据库系统。
4. **用户界面设计**: 一个成功的商品销售管理系统需要一个直观易用的用户界面(UI)。UI设计涉及到窗体、控件和布局等元素，可能还会使用到WPF (Windows Presentation Foundation) 或 Windows Forms。
5. **事件驱动编程**: C#应用程序大多是事件驱动的。了解事件处理机制对于编写响应用户输入和其他系统事件的代码是必不可少的。
6. **LINQ (语言集成查询)**: LINQ是C#语言的一个重要特性，它允许开发者以声明方式查询和操作数据。在商品销售管理系统中，可能会使用LINQ来简化数据的检索和处理过程。
7. **错误处理**: 在开发任何系统时，编写健壮的错误处理代码是关键。学习如何捕获和处理异常对于创建一个稳定可靠的系统是不可或缺的。
8. **安全性**: 商品销售管理系统会处理敏感信息，如客户数据和交易记录。因此，理解并应用适当的安全措施来保护这些数据免受未授权访问是非常重要的。
9. **软件测试**: 开发过程中需要进行单元测试、集成测试和系统测试，以确保系统的各个部分都能正确地一起工作。
10. **部署和维护**: 了解如何将应用程序部署到生产环境，并对系统进行维护和更新，是整个开发周期中非常重要的一部分。
综上所述，C#商品销售管理系统源代码是一个极好的学习资源，尤其是对于那些想要加深对C#和商业应用开发理解的初学者而言。通过分析和运行源代码，开发者不仅可以学习如何使用C#语言和.NET框架构建实际应用，还可以掌握数据库设计、UI设计、系统测试和软件维护等关键技能。
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### C程序设计基础
1. **C语言概述**：C语言是由Dennis Ritchie于1972年在贝尔实验室开发的一种通用编程语言。它以其灵活性、高效性及丰富的操作符而闻名，被广泛用于系统软件和应用软件的开发。
2. **编程环境搭建**：学习C语言需要了解编译器的安装和配置，比如常见的GCC、Clang或者集成开发环境（IDE）如Code::Blocks、Visual Studio等。
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9. **结构体和联合体**：这些复合数据类型允许将不同类型的数据组合在一起。
10. **动态内存管理**：通过指针来分配和释放内存，包括malloc、calloc、realloc和free等函数的使用。
11. **预处理指令**：预处理指令如宏定义、文件包含等，有助于提高代码的可重用性和模块化。
12. **文件操作**：学习如何在C语言中进行文件读写操作，包括文件的打开、关闭、读取、写入等。
### 《C程序设计（第三版）》教材内容
1. **教材结构**：谭浩强所著的《C程序设计（第三版）》通常会按照从浅入深、循序渐进的原则编排，涵盖基础知识到高级应用。
2. **示例和习题**：教材中往往包含大量的实例和练习题，有助于读者巩固知识点。
3. **课程配套PPT**：通常会有配套的PPT讲义，这些讲义将教材中的重点和难点进行提炼和可视化，方便教学和自学。
4. **实验指导**：对于学习C语言来说，实验是理解理论知识的重要方式。教材可能会提供一些基础的实验指导，帮助读者通过动手实践来加深理解。
5. **深入理解**：除了基础语法，教材可能还会深入到C语言的底层机制，比如指针与内存管理、复杂数据结构的设计等。
6. **问题解决技巧**：教材可能会包含解决实际编程问题的方法和技巧，培养学生的编程思维和问题解决能力。
### 标签与文件格式
- **标签：“C程序”**：指明了文档内容的范畴，即与C语言编程相关。
- **文件格式**：提到的“压缩包子文件的文件名称列表”可能是指该教材的电子版资源，如PDF格式。PDF格式便于跨平台阅读和打印，适合电子书阅读器和电脑屏幕阅读。
结合上述知识点，我们可以总结出该教材和PPT讲义是对C语言编程基础和进阶知识的全面覆盖，旨在帮助读者掌握C语言的核心概念、语法结构、编程技巧以及实际应用能力。通过阅读这本教材并结合PPT讲义进行学习，读者可以为后续更高级的编程学习打下坚实的基础。