flow_from_directory参数

flow_from_directory参数是Keras中ImageDataGenerator类的一个方法，用于从指定目录中读取图像数据并进行数据增强和预处理。该方法的主要参数如下：

1. directory：要读取的图像数据所在的目录。

2. target_size：图像的目标尺寸，以元组形式表示，如（150，150）。

3. color_mode：图像的颜色模式，可以是"grayscale"、"rgb"或"rgba"。

4. classes：可选参数，如果指定了该参数，则只从目标文件夹下的子目录中读取其名称在classes列表中的子目录中的图像数据。

5. class_mode：标签的类型，可以是"categorical"、"binary"、"sparse"、"input"或None。

6. batch_size：每个批次的大小。

7. shuffle：是否在训练时打乱图像的顺序。

8. seed：可选参数，用于随机数生成器的种子。

9. save_to_dir：可选参数，将增强后的图像保存到指定的目录中。

10. save_format：保存图像的文件格式，可以是"jpeg"、"png"或"bmp"。

相关问题

train_datagen.flow_from_directory 参数解析

`train_datagen.flow_from_directory` 函数是从目录中读取图像数据并进行预处理的流式生成器。

该函数的参数如下：

- `directory`: 字符串，数据路径，其中包含子目录的路径。子目录的名称将被用作分类标签。

- `target_size`: 元组，整数元组 `(height, width)`，表示调整所有图像的大小。

- `color_mode`: 字符串，指定图像是否转换为灰度图像。默认为 `"rgb"`。

- `classes`: 可选参数，用于标识子目录的子集的可选子集列表。默认为 `None`，表示使用所有子目录（自动从子目录的名称生成类别标签）。

- `class_mode`: 字符串，指定分类标签的类型。可以是 `"categorical"`（默认值），表示每个标签是一个独热编码的向量；或者是 `"binary"`，表示二进制标签；或者是 `"sparse"`，表示整数标签。

- `batch_size`: 整数，生成的批次大小。

- `shuffle`: 布尔值，是否在每个 epoch 之后打乱数据。默认为 `True`。

- `seed`: 整数，随机数种子。

- `subset`: 字符串，数据集子集，可以是 `"training"` 或 `"validation"`。

- `interpolation`: 字符串，当调整大小时使用的插值方法。默认为 `"nearest"`。

- `follow_links`: 布尔值，是否遵循符号链接。默认为 `False`。

例如，以下代码将数据集中的图像大小调整为 (224, 224)，将它们转换为 RGB 格式，将它们分为训练集和验证集两个子集，并将它们作为输入传递给模型：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    directory='path/to/dataset',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='rgb',
    batch_size=32,
    class_mode='categorical',
    shuffle=True,
    seed=42,
    subset='training'
)

validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    directory='path/to/dataset',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='rgb',
    batch_size=32,
    class_mode='categorical',
    shuffle=True,
    seed=42,
    subset='validation'
)

其中，`rescale=1./255` 表示对像素值进行缩放，将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围。`validation_split=0.2` 表示将 20% 的数据用作验证集，`subset='training'` 和 `subset='validation'` 分别指定生成训练集和验证集。

data_image_generator.flow_from_directory参数介绍、

data_image_generator.flow_from_directory参数介绍：

1. directory: 数据集所在的文件夹路径。在这个文件夹中，应该有一个子文件夹对应每个类别，并且每个子文件夹中包含属于该类别的图像。

2. target_size: 所有的图像将被调整为该尺寸。这是一个tuple类型的参数，包含两个整数值，分别表示调整后图像的宽度和高度。

3. color_mode: 设置图像的颜色模式，可以是 "grayscale"（灰度图像）或 "rgb"（彩色图像）。默认值为 "rgb"。

4. classes: 可选参数，默认为 None。如果不为 None，那么它将是一个按字母顺序的类名列表，用于限制所需的类的子集（顺序与迭代器返回的顺序相同）。

5. class_mode: 决定返回的标签数组的类型，可以是 "categorical"（二维的 one-hot 编码数组），"binary"（一维的二进制标签），"sparse"（一维的整数标签）或 None（没有标签返回）。默认为 "categorical"。

6. batch_size: 可选参数，默认为 32。确定生成器返回的图像批次的大小。

7. shuffle: 可选参数，默认为 True。设置是否打乱数据，即是否随机化数据集的顺序。

8. seed: 整数（可选），打乱数据之前的随机种子。

9. save_to_dir: 可选参数，默认为 None。如果不是 None，则将生成的图像以 JPG 格式保存在该路径下。

10. save_prefix: 字符串（可选），保存图像时使用的前缀，仅当 save_to_dir 有值时生效。

11. save_format: 字符串（可选），保存图像时使用的文件格式（例如： "png"、"jpeg"），仅当 save_to_dir 有值时生效。

通过设置这些参数，我们可以根据需求生成一个从指定目录中读取图像数据并进行预处理的数据生成器，用于训练或测试深度学习模型。