代码错误:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 60, in <module> train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) NameError: name 'ImageDataGenerator' is not defined请写出修改后的完整代码
时间: 2024-03-17 10:42:42 浏览: 41
这个错误提示说明您的代码中没有导入`ImageDataGenerator`类,需要先从`tensorflow.keras.preprocessing.image`模块中导入该类才能使用。以下是修改后的代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 加载数据集
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('dataset/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory('dataset/test', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')
# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.5),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=50, validation_data=test_generator, validation_steps=len(test_generator))
```
在这个代码中,我们从`tensorflow.keras.preprocessing.image`模块中导入了`ImageDataGenerator`类,并使用它来加载数据集。同时,我们还修改了模型的定义方式,使用了`tf.keras.models.Sequential`类来构建模型。最后,我们使用`model.fit()`方法进行模型训练。
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