target_size=(150, 150), # 输出图像大小 batch_size=32, # 批量大小 class_mode='binary' # 分类模式,这里是二分类 ) # 使用ImageDataGenerator生成验证数据 validation_generator = datagen.flow_from_directory( 'validation_data_dir', # 验证数据目录 target_size=(150, 150), batch_size=32, class_m...
path:文件读入的路径,必须是子文件夹的上一级(这里是个坑,不过试一哈就懂了) target_size:图片resize成的尺寸,不设置会默认设置为(256.256) batch_size:每次输入的图片的数量,例如batch_size=32,一次进行增强的数量为32, 个人经验:batch_size的大小最好是应该和文件的数量是可以整除的关系 save_to_dir:增强后...
batch_size: 指定每个批次中的图像数量。 target_size: 指定生成的图像的大小。 shuffle: 指定是否在每个epoch之前对图像进行洗牌。 自定义标签的应用场景包括但不限于以下几个方面: 图像分类:通过自定义标签,我们可以将图像与相应的类别标签进行关联,从而训练模型进行图像分类任务。 目标检测:在目标检测任务中...
图像大小不一致:ImageDataGenerator生成的图像数据默认大小为原始图像的大小,但如果模型输入要求的图像大小与生成的图像数据大小不一致,就会出现形状问题。 解决方法:可以通过设置ImageDataGenerator的参数target_size来指定生成的图像数据的大小,如设置为模型输入要求的大小。如果希望保持原始图像的长宽比,可以设置keep_aspect_...
target_size: 整数tuple,默认为(256, 256). 图像将被resize成该尺寸 color_mode: 颜色模式,为"grayscale","rgb"之一,默认为"rgb".代表这些图片是否会被转换为单通道或三通道的图片. 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...
target_size:一个整数元组,指定调整后图像的尺寸(高度,宽度)。 batch_size:整数,指定每个批次的大小。 class_mode:字符串,指定返回标签的类型,可以是 'categorical'、'binary'、'sparse' 或'input' 等。 subset:字符串,当使用 validation_split 参数分割数据时,可以是 'training' 或'validation'。2...
target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') val_generator = datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') test_generator = datagen.flow_from_directory( ...
值得注意的是“target_size”参数,它允许将所有图像加载到一个模型需要的特定的大小,函数默认为大小为(256,256)的正方形图像。函数还允许通过“class_mode”参数指定分类任务的类型,如是“二分类”,是“多类分类”。 默认的“batch_size”为32,意思是训练时从数据集中的不同类中随机选出的32个图像,该值可以修改...
target_size=(img_width, img_height), batch_size=32, class_mode=None, shuffle=False) print('generator ok.') bottleneck_features_train = model.predict_generator(generator, nb_train_samples) print('predict ok.') np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'wb'), bottleneck_features_train...
pat=filepath+'/tmp/test-horse-or-human/testdata/'+file#img=cv2.imdecode(np.fromfile(pat,dtype=np.uint8),-1)img=image.load_img(pat,target_size=(300,300))#导入图像x=image.img_to_array(img)#变成array类imgs=np.expand_dims(x,axis=0)#增加一个维度#imgs=np.vstack([imgs])imgs=img...