No se puede llamar a `vectorize` con entradas de tamaño 0 a menos que se establezca `otypes`.

Clase CustomImageItemList(ImageList):
def custom_label(self,df, **kwargs)->’LabelList’:
“””Etiquetas personalizadas desde la ruta”””
file_names=np.vectorize(lambda files: str(files).split(‘/’)[-1][:-4])
get_labels=lambda x: df.loc[x,’lesion’]
#self.items es un np array de objetos PosixPath con cada ruta de imagen
labels= get_labels(file_names(self.items))
y = CategoryList(items=labels)
res = self._label_list(x=self,y=y)
return res

def get_data(bs, size):
train_ds = (CustomImageItemList.from_folder(path, extensions=’.jpg’)
.random_split_by_pct(0.15)
.custom_label(df)
.transform(tfms=get_transforms(flip_vert=True),size=size)
.databunch(num_workers=2, bs=bs)
.normalize(imagenet_stats))
return train_ds

data=get_data(16,224)

Estoy usando el marco Fast.ai para la clasificación de imágenes pero cuando ejecuto la línea anterior, obtengo el siguiente error “no se puede llamar a vectorize en entradas de tamaño 0 a menos que se establezcan los tipos de otypes”. ¿Algún consejo sobre cómo evitar esto?