mass_gen = VolumeAugmentation(X_train, Y_train, shape=(X.shape[1], X.shape[2], X.shape[3])) array_img, labels = mass_gen.augment() # Create an array containing both original and augmented data X_train_tot, Y_train_tot=stack_train_augmentation(X_train, array_img, Y_train, labels) # Augement the images of one dimension X_train_tot = tf.expand_dims(X_train_tot, axis=-1) X_test = tf.expand_dims(X_test, axis=-1)
时间: 2023-07-14 15:13:09 浏览: 57
这段代码看起来像是针对图像数据进行数据增强的操作。首先,使用了一个名为`VolumeAugmentation`的类来对训练数据进行增强,其中`shape`参数指定了原始图像的维度。然后,调用了`augment()`方法来实际进行数据增强,并将增强后的图像和标签保存到`array_img`和`labels`中。接下来,使用了`stack_train_augmentation`函数来将原始训练数据和增强后的数据合并到一起,得到`X_train_tot`和`Y_train_tot`。最后,使用`tf.expand_dims()`函数将训练数据和测试数据中的图像数据增加了一个维度,这可能是因为模型需要输入四维张量(batch_size, height, width, channel)而不是三维张量(height, width, channel)。
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mass_gen = VolumeAugmentation(X_train, Y_train, shape=(X.shape[1], X.shape[2], X.shape[3])) array_img, labels = mass_gen.augment()
这段代码中,`VolumeAugmentation`是一个数据增强的类,`X_train`和`Y_train`是训练集中的图像和标签数据,`shape`参数指定了增强后的图像尺寸。`mass_gen.augment()`则是调用该类中的`augment()`函数进行数据增强,返回增强后的图像和标签数据,分别赋值给`array_img`和`labels`变量。
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, feature, test_size=size, random_state=14) #Augment the data using VolumeAugmentation class mass_gen = VolumeAugmentation(X_train, Y_train, shape=(X.shape[1], X.shape[2], X.shape[3])) array_img, labels = mass_gen.augment() # Create an array containing both original and augmented data X_train_tot, Y_train_tot=stack_train_augmentation(X_train, array_img, Y_train, labels) # Augement the images of one dimension X_train_tot = tf.expand_dims(X_train_tot, axis=-1) X_test = tf.expand_dims(X_test, axis=-1)
这段代码的作用是将数据集进行拆分成训练集和测试集,并使用 VolumeAugmentation 类进行数据增强。数据增强可以提高模型的泛化能力,让模型更好地适应实际应用中的数据。
其中,train_test_split 函数用于将数据集按一定比例划分为训练集和测试集,并设置了一个随机数种子 random_state,以确保每次运行结果一致。
VolumeAugmentation 类用于对数据集进行三维体积增强,即对图像进行旋转、缩放、剪切等操作,从而增加数据集的多样性。augment 函数返回增强后的图像和对应的标签。
stack_train_augmentation 函数用于将原始数据集和增强后的数据集合并为一个完整的训练集,以便模型训练时使用。expand_dims 函数用于增加图像的一个维度,以符合模型的输入要求。最后,将增强后的训练集和测试集转换为 TensorFlow 的张量类型,以便在模型中使用。