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def make_trainset(data_height, data_width, batch_size):
    label = []
    num1 = np.zeros((256, 256)) 
    images = np.zeros((batch_size, data_height, data_width))

    for n, path in enumerate(ndarray_ndarray[:500]):
        for m, path in enumerate(ndarray_ndarray[:len(ndarray_ndarray[n])]):
            token = list1[n]
            label.append(token[0])

            store = "directory_path"
            ndarray_list = np.load(str(store))
            ndarray_ndarray.append(ndarray_list)
            num1 = numpy_sample.append(ndarray_ndarray[n][m])
            num1_final = np.asarray(num1)
            num2 = np.resize(num1_final, (data_height, data_width))
            images[n, :, :] = num2

    label = np.array(label)        

    return (label, images)

함수를 이렇게 선언해서

(label, images) = make_trainset(data_height, data_width, batch_size)

이렇게 불러오면

images의 개수는 잘나오는데 label이 0이 나옵니다. 어떻게 해결하면 좋을까요?

함수 선언전에 label을 token에 저장해서 숫자는 잘나왔습니다.

질문 추가해서 수정

numpy 시퀀스를 하나씩 저장해서 라벨링 하는 루프인데 images는 잘저장되어서...

이중루프에서 문제가 있는것으로 판단됩니다.

그거와는 별개로 label에 token이 왜 저장이 안되는지 그게 요점이었습니다.

def make_trainset(data_height, data_width, batch_size):
    label = []
    num1 = np.zeros((256, 256)) 
    images = np.zeros((batch_size, data_height, data_width))

    for n, path in enumerate(ndarray_ndarray[:500]):
        for m, path in enumerate(ndarray_ndarray[:len(ndarray_ndarray[n])]):
            token = list1[n]
            label.append(token[0])

            store = "directory_path"
            ndarray_list = np.load(str(store))
            ndarray_ndarray.append(ndarray_list)
            num1 = numpy_sample.append(ndarray_ndarray[n][m])
            num1_final = np.asarray(num1)
            num2 = np.resize(num1_final, (data_height, data_width))
            images[n, :, :] = num2

    label = np.array(label)        

    return (label, images)

함수를 이렇게 선언해서

(label, images) = make_trainset(data_height, data_width, batch_size)

이렇게 불러오면

images의 개수는 잘나오는데 label이 0이 나옵니다. 어떻게 해결하면 좋을까요?

함수 선언전에 label을 token에 저장해서 숫자는 잘나왔습니다.

def make_trainset(data_height, data_width, batch_size): label = [] num1 = np.zeros((256, 256)) images = np.zeros((batch_size, data_height, data_width))

for n, path in enumerate(ndarray_ndarray[:500]):
    for m, path in enumerate(ndarray_ndarray[:len(ndarray_ndarray[n])]):
        token = list1[n]
        label.append(token[0])

        store = "directory_path"
        ndarray_list = np.load(str(store))
        ndarray_ndarray.append(ndarray_list)
        num1 = numpy_sample.append(ndarray_ndarray[n][m])
        num1_final = np.asarray(num1)
        num2 = np.resize(num1_final, (data_height, data_width))
        images[n, :, :] = num2

label = np.array(label)        

return (label, images)

함수를 이렇게 선언해서

(label, images) = make_trainset(data_height, data_width, batch_size)

이렇게 불러오면

images의 개수는 잘나오는데 label이 0이 나옵니다. 어떻게 해결하면 좋을까요??

함수 선언전에 label을 token에 저장해서 숫자는 잘나왔습니다.