3、tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator.flow_from_directory 作用? 【data augumentation】:Takes the path to a directory & generates batches of augmented data. 4、ImageDataGenerator生成的train_generator输出格式? data_batch, labels_batch这种形式 for data_batch, labels_batch in train_generator...
model的evaluate方法:test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator, steps=50) test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(150, 150), batch_size=20, class_mode='binary') test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator, steps=50) print('test acc:...
在Keras中,这个步骤可以通过keras.preprocessing.image.ImageGenerator来实现,这个类使你可以:在训练过程中,设置要施行的随机变换通过.flow或.flow_from_directory(directory)方法实例化一个针对图像batch的生成器,这些生成器可以被用作keras模型相关方法的输入,如fit_generator,evaluate_generator和predict_generator。——Ker...
flow或.flow_from_directory(directory)方法实例化一个针对图像batch的生成器,这些生成器可以被用作keras模型相关方法的输入,如fit_generator,evaluate_generator和predict_generator。——Keras官方文档 ImageDataGenerator()是一个图片生成器,同时也可以在batch中对数据进行增强,扩充数据集大小(比如进行旋转,变形,归一化等...
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载和预处理训练数据 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_datasets, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='softmax' ) # 加载和预处理测试数据 validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( ...
flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary' ) 让模型对数据进行拟合: history = model.fit_generator( train_generator, #生成输入和目标组成的批量 steps_per_epoch=100, #每轮从Python生成器中抽取的样本数 epochs=100, validation_data=validation...
flow_from_directory( validation_dir,target_size=(150, 150),batch_size=20,class_mode='binary') 生成器generator的数据结果为150x150 RGB批量图片,尺寸为(20,150,150,3),二进制标签形状(20,)。每个批量大小为20个样本(batch_size为20). 注意-生成器无限期地生成这些批次:它在目标文件夹的图像上无休止地...
在CentOS 7上出现Python模块错误可能是由于缺少相应的Python模块或者模块版本不兼容导致的。为了解决这个问题,可以采取以下步骤: 确认Python模块是否已安装:使用命令pip list或pip3 list查看已安装的Python模块列表。如果缺少相关模块,可以使用pip install或pip3 install命令安装缺失的模块。例如,如果缺少requests模块,可以使用...
Keras包含ImageDataGenerator 类,可以快速创建 Python 生成器,能够将硬盘上的图像文件自动转换为预处理好的张量批量 让模型对数据拟合 model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=30,validation_data=validation_generator, validation_steps=50) ...
train_generator=train_datagen.flow_from_directory(train_dir,batch_size=bs,class_mode='categorical',target_size=(180,180)) # Flow validation images in batches of 20 using test_datagen generator validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir, batch_size=bs, class_mode = ...