解释这段代码:datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')
时间: 2024-03-30 16:35:03 浏览: 21
这段代码是使用Keras中的ImageDataGenerator函数来创建一个数据生成器。ImageDataGenerator是一个用于数据增强的类,它可以通过多种方式扩充训练集的大小来提高模型的泛化能力。具体来说,这段代码设置了以下参数:
- rotation_range:旋转角度范围,用于随机旋转图像。
- width_shift_range:宽度偏移范围,用于随机水平平移图像。
- height_shift_range:高度偏移范围,用于随机垂直平移图像。
- shear_range:剪切变换范围,用于随机剪切图像。
- zoom_range:缩放范围,用于随机缩放图像。
- horizontal_flip:水平翻转,用于随机翻转图像。
- fill_mode:填充模式,用于处理图像边缘的填充方式。
通过这些参数的组合,可以生成许多不同的图像变换,从而扩充训练集的大小,增加数据的多样性,提高模型的泛化能力。
相关问题
为以下的每句代码加注释:class PowerTransferMode: # 数据准备 def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train): if is_train: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, zoom_range=0.25, rotation_range=15., channel_shift_range=25., width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, validation_split=0.2,horizontal_flip=True, fill_mode='constant') else: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) generator = datagen.flow_from_directory( dir_path, target_size=(img_row, img_col), batch_size=batch_size, shuffle=is_train) return generator
# 定义一个名为 PowerTransferMode 的类
class PowerTransferMode:
# 定义一个名为 DataGen 的方法,接收 dir_path、img_row、img_col、batch_size 和 is_train 五个参数
def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train):
# 如果 is_train 为 True,则进行数据增强
if is_train:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, # 对数据进行归一化,将像素值缩小到 0~1 范围
zoom_range=0.25, # 随机缩放图像,缩放因子在 [1-0.25,1+0.25] 范围内
rotation_range=15., # 随机旋转图像,旋转角度在 [-15,15] 范围内
channel_shift_range=25., # 随机通道偏移,偏移值在 [-25,25] 范围内
width_shift_range=0.02, # 随机水平平移,平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
height_shift_range=0.02, # 随机竖直平移,平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
validation_split=0.2, # 将数据集划分为训练集和验证集,验证集占 20%
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转图像
fill_mode='constant') # 填充模式为常量填充
# 如果 is_train 为 False,则不进行数据增强
else:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 只进行数据归一化处理
# 从指定路径加载图像数据,并生成一个迭代器
generator = datagen.flow_from_directory(
dir_path, # 图像数据所在目录路径
target_size=(img_row, img_col), # 图像 resize 的目标大小
batch_size=batch_size, # 每个 batch 包含的样本数
shuffle=is_train) # 是否打乱数据顺序
return generator # 返回迭代器对象
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, # 宽度平移 height_shift_range=0.2, # 高度平移 shear_range=0.2, # 修剪 zoom_range=0.2, # 缩放 horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')
这段代码是使用 Keras 中的 ImageDataGenerator 对图片进行数据增强操作,以增加模型的泛化能力和鲁棒性。具体来说:
- rescale=1./255:将像素值缩放到 [0,1] 之间,便于模型训练。
- rotation_range=40:随机旋转图片,最大旋转角度为 40 度。
- width_shift_range=0.2:随机水平平移图片,平移距离为图片宽度的 0.2 倍。
- height_shift_range=0.2:随机垂直平移图片,平移距离为图片高度的 0.2 倍。
- shear_range=0.2:随机修剪图片,最大修剪程度为 0.2。
- zoom_range=0.2:随机缩放图片,最大缩放程度为 0.2。
- horizontal_flip=True:随机水平翻转图片。
- fill_mode='nearest':出现像素空缺时,采用最近邻插值的方式填充。
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