flow_from_directory class_mode
时间: 2023-09-11 20:08:29 浏览: 39
`flow_from_directory` 是 Keras 中用于从包含图像的目录中生成批量数据的函数。它需要指定包含图像的目录路径,并可以对生成的数据进行一些配置,其中 `class_mode` 是其中之一。
`class_mode` 参数用于指定返回的标签数组的类型。它可以设置为以下值:
- `binary`:二进制标签(默认值)
- `categorical`:独热编码多类标签
- `sparse`:整数标签
- `None`:无标签数据,仅返回图像数据
例如,如果您的目录中包含两个子目录 `cat` 和 `dog`,您可以将 `class_mode` 设置为 `categorical`,以获取独热编码的标签数组,其中 `[1, 0]` 表示猫,`[0, 1]` 表示狗。如果将 `class_mode` 设置为 `binary`,则标签数组将仅包含 `0` 和 `1`,分别表示猫和狗。
相关问题
flow_from_directory
`flow_from_directory` 是 Keras 中一个用于从目录中读取图像数据的函数。它会从指定的目录读取图像文件,并将它们转换为可以输入到神经网络中的张量。这个函数还可以自动进行数据增强,以提高模型的泛化能力。
使用 `flow_from_directory` 函数需要指定以下参数:
- `directory`: 字符串,图像所在的目录路径。
- `target_size`: 元组,将图像缩放到的大小。
- `color_mode`: 颜色模式,可以是 "grayscale"(灰度图像)或 "rgb"(彩色图像)。
- `batch_size`: 整数,每个批次中包含的样本数。
- `class_mode`: 类别模式,可以是 "categorical"(多分类问题)、"binary"(二分类问题)或 None(无标签数据)。
- `shuffle`: 是否打乱样本的顺序。
- `seed`: 随机种子,用于打乱样本顺序的随机数生成器的种子值。
- `subset`: 子集类型,可以是 "training"(训练集)、"validation"(验证集)或 "testing"(测试集)。
`flow_from_directory` 函数会返回一个迭代器,可以使用 `next()` 方法从中获取一个批次的数据。例如:
```
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'data/train',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical')
x_batch, y_batch = next(train_generator)
```
这个例子中,我们使用一个 `ImageDataGenerator` 对象来对图像进行归一化处理,然后使用 `flow_from_directory` 函数从 "data/train" 目录中读取图像。每个批次包含 32 张大小为 (224, 224) 的彩色图像,标签使用多分类模式表示。最后,我们可以使用 `next()` 方法从迭代器中获取一个批次的数据。
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"。