keras如何导入png图片用于训练神经网络
时间: 2023-07-08 13:21:07 浏览: 46
Keras中有一个`ImageDataGenerator`类,可以用于将图像数据转换为可以用于神经网络训练的张量数据。您可以使用`ImageDataGenerator`类中的`flow_from_directory`方法来加载存储在文件夹中的图像数据。该方法会自动将图像转换为张量,并将它们分成训练集和验证集。
下面的代码演示了如何使用`ImageDataGenerator`类和`flow_from_directory`方法来导入PNG格式的图像数据:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 创建一个ImageDataGenerator对象,用于对图像进行处理
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 使用flow_from_directory方法加载存储在文件夹中的图像数据
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'train_data_dir', # 训练数据的文件夹路径
target_size=(224, 224), # 调整图像大小
batch_size=32,
class_mode='binary') # 二分类问题
# 将训练数据输入到神经网络中进行训练
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=2000,
epochs=50)
```
在上面的代码中,`ImageDataGenerator`类的`rescale`参数用于将图像像素值缩放到0到1之间,从而使得神经网络更容易学习。`flow_from_directory`方法用于从指定文件夹中加载图像数据,并将它们转换为张量。其中,`target_size`参数用于将图像调整到指定大小,`batch_size`参数用于指定每次训练的样本数量,`class_mode`参数用于指定分类问题的类型。最后,使用`fit_generator`方法将训练数据输入到神经网络中进行训练。