Corrupt JPEG data: 211 extraneous bytes before marker 0xd9
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, tensorflow
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
Repository のファイル、テスト、エントリポイントのいずれも指定されていません。まず、報告されている Ubuntu、Python、TensorFlow、TFDS のバージョンで TFDS-to-training パイプラインを再現し、次に JPEG 警告が発生する箇所と ignore_errors が適用されているかどうかを特定してください。完了とするには、対象範囲が確認され、問題のある動画レコードを処理する再現可能な方法が必要です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
What I need help with / What I was wondering
I have a training task. And my data is a bunch of videos. When I use tfds as dataload, it will generate tf record for me first, but when I train, the following error will appear.
What I've tried so far
To solve this problem, I tried to use dataset = dataset.ignore_errors() to skip these problematic videos, but this method does not seem to work
It would be nice if...
Environment information
ubuntu
Python 3.10.12
tensorflow 2.17.0
tensorflow-datasets 4.9.6
- 主要言語
- Python
- スター
- 4.6k
- フォーク
- 1.6k
- 平均マージ
- 5時間 47分
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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