class_mode:指定标签的类型,可以是"categorical"(多分类问题)、"binary"(二分类问题)、"sparse"(稀疏标签问题)或"None"(无标签问题)。 shuffle:指定是否在每个epoch之前对图像进行洗牌。 seed:指定随机数种子,用于洗牌操作的随机性。 flow_from_directory()函数的优势在于它可以方便地从子目录中读取图像数...
classes: 可选参数,为子文件夹的列表,如['dogs','cats']默认为None. 若未提供,则该类别列表将从directory下的子文件夹名称/结构自动推断。每一个子文件夹都会被认为是一个新的类。(类别的顺序将按照字母表顺序映射到标签值)。通过属性class_indices可获得文件夹名与类的序号的对应字典。 class_mode: "categor...
flow_from_directory函数的一些常用参数包括: directory:指定包含图像数据的目录路径。 target_size:指定图像的目标尺寸,通常是一个元组,如(224, 224)。 batch_size:指定每个批次的样本数量。 class_mode:指定类别的标签类型,常用的取值包括"categorical"(多分类问题)和"binary"(二分类问题)。 shuffle...
target_size=(30, 30), #图像统一尺寸 batch_size=nbatch_size, #batch数据的大小,默认32 class_mode='categorical')#返回标签数组形式 'binary'二进制; validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(directory=validation_dir, target_size=(30, 30), batch_size=nbatch_size, class_mode='categ...
/255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, validation_split=0.2) train_generator = train_datagenerator.flow_from_directory( directory='.\\Images\\data', # 修改此处 target_size=(image_size, image_size), batch_size=BATCH_SIZE_TRAINING, class_mode='categorical', subset='...
class_mode='categorical') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( os.path.join('data','test'), target_size=(299,299), batch_size=32, classes=data.classes, class_mode='categorical')returntrain_generator, validation_generator ...
directory=src_path_train, target_size=(100, 100), color_mode="rgb", batch_size=batch_size, class_mode="categorical", subset='training', shuffle=True, seed=42 ) valid_generator = image_datagen.flow_from_directory( directory=src_path_train, ...
class_mode: "categorical", "binary", "sparse"或None之一. 默认为"categorical. 该参数决定了返回的标签数组的形式, "categorical"会返回2D的one-hot编码标签,"binary"返回1D的二值标签."sparse"返回1D的整数标签,如果为None则不返回任何标签, 生成器将仅仅生成batch数据, 这种情况在使用model.predict_generator(...
class_mode='categorical' ) TypeError Traceback (most recent call last) in 4 target_size=tarjeto, 5 batch_size=32, ---> 6 class_mode='categorical' 7 ) TypeError: flow_from_directory() got multiple values for argument 'target_size' gowthamkpr self-assigned this Jul 26, 2019 gowtham...
flow_from_dataframe(dataframe, directory, x_col='filename', y_col='class', has_ext=True, target_size=(256, 256), color_mode='rgb', classes=None, class_mode='categorical', batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='png', subset=None...