在图像上使用pixellib自定义训练时出现input_image_meta形状错误

是由于输入的图像元数据（input_image_meta）的形状不正确导致的。input_image_meta是一个包含图像的元数据信息的张量，用于描述图像的属性和特征。

解决这个问题的方法是确保input_image_meta的形状与输入图像的形状相匹配。input_image_meta的形状应为[batch_size, 93]，其中batch_size是输入图像的批量大小。

如果出现input_image_meta形状错误，可以按照以下步骤进行排查和修复：

1. 检查输入图像的形状：确保输入图像的形状与预期的形状相匹配。通常情况下，输入图像的形状应为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size是批量大小，height和width是图像的高度和宽度，channels是图像的通道数。
2. 检查输入图像的元数据：确保输入图像的元数据（input_image_meta）的形状正确。input_image_meta的形状应为[batch_size, 93]，其中93是元数据的维度。
3. 检查训练代码：检查自定义训练的代码，确保在输入图像和元数据之间进行正确的匹配和传递。
4. 检查pixellib文档和示例：查阅pixellib的文档和示例代码，了解如何正确使用自定义训练功能，并确保按照正确的方式处理输入图像和元数据。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试在pixellib的官方论坛或社区中寻求帮助，向开发者或其他用户咨询该错误的解决方法。

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