validation_generator已经打乱数据，validation_generator.classes还是原来顺序

是的，当使用Keras中的ImageDataGenerator生成器来生成验证集数据时，它会自动打乱数据顺序，但是验证集的类别标签顺序是不变的。

这是因为在使用ImageDataGenerator生成验证集时，我们指定了shuffle参数为False（默认为False），它只会对训练集数据进行打乱处理。

如果你希望验证集的类别标签顺序也能够被打乱，可以在生成器中设置shuffle参数为True，如下所示：

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary',
    shuffle=True  # 打乱数据
)

这样，生成的验证集数据和类别标签就会被打乱了。

相关问题

如何打乱validation_generator中的数据

您可以使用validation_generator的shuffle参数来打乱validation_generator中的数据。该参数默认值为False，如果将其设置为True，则会在每个epoch之前打乱数据。以下是一个示例：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(validation_split=0.2, shuffle=True)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary',
    subset='training')

validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary',
    subset='validation')

在上述示例中，我们将ImageDataGenerator的shuffle参数设置为True，以便在每个epoch之前打乱validation_generator中的数据。这是一个简单而有效的方法，可以确保您的模型不会学习到数据的顺序或模式。

如何使用validation_generator中的数据显示混淆矩阵

显示validation_generator中的数据的混淆矩阵的代码可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和数据

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取validation_generator的预测结果和实际值
Y_pred = model.predict(validation_generator, validation_generator.samples // BATCH_SIZE+1)
y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)
y_true = validation_generator.classes

2. 计算混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

3. 可视化混淆矩阵

sns.set(font_scale=1.4)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='g', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

这段代码将会生成一个混淆矩阵的热图，其中 x 轴表示预测值，y 轴表示实际值，每个格子的数字表示相应的数量。请注意，这个代码需要在训练模型之后运行。