我正在尝试使用 Scikit Learn 提供的神经网络实现来实现图像处理。我有近 10,000 张“JPG”格式的彩色图像，我将这些图像转换为“PNG”格式并删除了颜色信息。新图像都是黑白图像。将这些图像转换为矢量格式后，这些图像矢量形成神经网络的输入。
对于每个图像，还有一个输出，形成神经网络的输出。
输入文件只有值 0 和 1，没有其他值。每个图像的输出对应于一个连续的向量，该向量介于 0 和 1 之间，长度为 22。即每个图像的输出是一个长度为 22 的向量。
为了开始处理，我只从 100 个图像及其相应的输出开始，并得到以下错误：
ValueError: Array contains NaN or infinity
我还想指出，第一次迭代在这里完成，我在第二次迭代时遇到了这个错误。
为了尝试不同的东西，我将输入和输出各减少到 10 个图像。使用同一段代码（很快就会出现），我能够完成 7 次迭代（我已将迭代次数设置为 20），然后收到相同的错误。
然后我将迭代次数更改为 5，只是为了检查它是否有效。进行此更改后，我收到以下错误：
ValueError: bad input shape (10, 22)
我也尝试使用np.reval()关于我的输入和输出，但这给了我NaN or Infinity再次出错。
这是我在整个过程中使用的代码：
import numpy as np
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import convolve
from sklearn import linear_model, datasets, metrics
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline
def ReadCsv(fileName):
in_file = open(fileName, 'rUb')
reader = csv.reader(in_file, delimiter=',', quotechar='"')
data = [[]]
for row in reader:
data.append(row)
data.pop(0)
return data
X_train = np.asarray(ReadCsv('100Images.csv'), 'float32')
Y_train = np.asarray(ReadCsv('100Images_Y_new.csv'), 'float32')
X_test = np.asarray(ReadCsv('ImagesForTest.csv'), 'float32')
Y_test = np.asarray(ReadCsv('ImagesForTest_Y_new.csv'), 'float32')
logistic = linear_model.LogisticRegression()
rbm = BernoulliRBM(random_state=0, verbose=True)
classifier = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])
rbm.learning_rate = 0.06
rbm.n_iter = 5
rbm.n_components = 100
logistic.C = 6000.0
classifier.fit(X_train, Y_train)
print()
print("Logistic regression using RBM features:\n%s\n" % (
metrics.classification_report(
Y_test,
classifier.predict(X_test))))
我非常感谢有关此问题的任何帮助。
TIA.
