keras如何批量读取图片_python 图片读取 常用操作方法

在Keras中，可以使用ImageDataGenerator类来批量读取图片。该类可以对图片进行一系列的预处理操作，如缩放、旋转、翻转等。具体操作方法如下：

1. 导入相关库

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

2. 创建ImageDataGenerator对象，并设置参数

datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,  # 将像素值缩放到0-1之间
    rotation_range=20,  # 随机旋转度数范围
    width_shift_range=0.2,  # 水平平移范围
    height_shift_range=0.2,  # 垂直平移范围
    shear_range=0.2,  # 剪切强度
    zoom_range=0.2,  # 缩放范围
    horizontal_flip=True,  # 是否随机水平翻转
    fill_mode='nearest'  # 填充方式
)

3. 使用.flow_from_directory()方法读取图片

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'data/train',  # 训练集目录
    target_size=(150, 150),  # 图片尺寸
    batch_size=32,  # 每批次读取的图片数量
    class_mode='binary'  # 分类方式，二分类或多分类
)

4. 使用model.fit_generator()方法进行训练

model.fit_generator(
    train_generator,  # 训练集生成器
    steps_per_epoch=100,  # 每轮训练步数
    epochs=50,  # 训练轮数
    validation_data=val_generator,  # 验证集生成器
    validation_steps=50  # 每轮验证步数
)

以上就是Keras批量读取图片的常用操作方法。可以根据自己的需求设置不同的参数，实现更加灵活的图片预处理。