在unet訓練時出現以下錯誤 [(512,3072) 是 concatenate 6x512*512 image]
main.py
發生例外狀況: ValueError
Found a sample_weight array with shape (1, 512, 3072, 1). In order to use timestep-wise sample weighting, you should pass a 2D sample_weight array.
File "C:\Labbb\unet_mao0\main.py", line 88, in <module>
train_history=model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=200,epochs=20,callbacks=[model_checkpoint])
ValueError: Found a sample_weight array with shape (1, 512, 3072, 1). In order to use timestep-wise sample weighting, you should pass a 2D sample_weight array.
sample_weight_mode='temporal' 因為錯誤訊息顯示ample_weight array with shape (1, 512, 3072, 1)，我想保留二三維度的值
model.py
model.compile(sample_weight_mode='temporal',optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
but I dont know where can I adjust this array's shape
data.py
img_batch = np.concatenate(images, axis=3)
mask_batch = np.concatenate(masks, axis=2)
y_int = np.argmax(mask_batch, axis=2)
y_binary = to_categorical(y_int)
yield (img_batch, y_binary ,mask_batch )
我猜是因為yield 會還傳到main.py跟model.py 但是我不知道要怎麼去調整，我調整過，他的確會影響回傳的陣列但是每次都會出現錯誤
来自GPT的回答：
根据错误信息，问题出在了sample_weight数组的维度上。目前，sample_weight的维度是(1, 512, 3072, 1)，而模型要求是一个二维的样本权重数组。
首先，需要明确一下你的训练数据的样本权重是如何定义和生成的。如果你没有明确指定样本权重，可以尝试将model.fit_generator中的sample_weight_mode参数设置为None，即移除样本权重的使用。
如果你确实需要使用样本权重，可以尝试调整数据生成器data.py中的代码，使其生成正确维度的样本权重数组。
以下是一种可能的修改方式：
python
Copy code
def data_gen(img_folder, mask_folder, batch_size):
# 生成器代码
while True:
# 生成批量数据
...
# 生成对应的样本权重
sample_weight_batch = generate_sample_weight(img_batch, mask_batch)
yield (img_batch, y_binary, mask_batch, sample_weight_batch)
其中，generate_sample_weight函数是根据你的需求自定义的生成样本权重的函数，它应该生成一个与img_batch和mask_batch具有相同维度的二维数组，用于指定每个样本的权重。
同时，确保在model.compile中移除sample_weight_mode参数，因为这个参数用于指定在时间步级别上对样本权重进行加权，而不是我们当前的情况。
当你进行这些修改后，应该能够正确传递样本权重到模型中进行训练，而不再出现维度错误的问题。记得根据你的需求自定义样本权重的生成函数以及相应的逻辑。