datagen.flow与datagen.flow_from_directory在参数设置上有什么区别
时间: 2024-04-08 13:36:27 浏览: 30
`datagen.flow`和`datagen.flow_from_directory`在参数设置上有一些区别。
对于`datagen.flow`方法,主要参数包括:
- `x`:输入的图像数据,可以是一个numpy数组或一个numpy数组的列表。如果是列表,则每个元素应该是一个numpy数组,代表一个图像样本。
- `y`:输入的标签数据,可以是一个numpy数组或一个numpy数组的列表。如果是列表,则每个元素应该是一个numpy数组,代表一个标签样本。
- `batch_size`:每个批次的样本数量。
- `shuffle`:是否在每个epoch之后重新洗牌数据。
- `seed`:用于随机数生成的种子。
对于`datagen.flow_from_directory`方法,主要参数包括:
- `directory`:包含图像数据的目录路径。
- `target_size`:将图像调整为指定的大小。
- `batch_size`:每个批次的样本数量。
- `class_mode`:决定返回的标签类型,如"binary"、"categorical"、"sparse"等。
- `shuffle`:是否在每个epoch之后重新洗牌数据。
- `seed`:用于随机数生成的种子。
这些参数的具体设置可以根据您的需求和数据集的特点进行调整。
希望这个回答能够帮助到您,如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
datagen.flow_from_directory()怎么将图片标记为子文件名
在使用`datagen.flow_from_directory()`函数时,可以通过设置参数`class_mode`为`'categorical'`,将图片标记为子文件名。具体实现方法如下:
1. 将图片按照类别分别存放在子文件夹中,每个子文件夹的名称即为对应类别的名称。
2. 使用`datagen.flow_from_directory()`函数读取图片数据,并将参数`class_mode`设置为`'categorical'`。
3. 读取得到的`ImageDataGenerator`对象中的`class_indices`属性即可得到每个类别的索引值。
4. 可以通过`class_indices`属性将索引值与类别名称进行对应,并得到一个字典对象,即`{类别名称: 索引值}`。
下面是一个示例代码:
``` python
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 数据增强生成器
datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest')
# 从目录中读取图片数据
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'dataset/train',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical')
# 获取每个类别的索引值
class_indices = train_generator.class_indices
print(class_indices) # {'cat': 0, 'dog': 1}
# 将索引值与类别名称进行对应
labels = {v: k for k, v in class_indices.items()}
print(labels) # {0: 'cat', 1: 'dog'}
```
运行以上代码,可以得到每个类别的索引值和对应的类别名称。其中`class_indices`属性得到的是一个字典对象,键为类别名称,值为对应的索引值;`labels`字典对象则是将索引值与类别名称进行了对应。
datagen.flow_from_directory()怎么获取读取图片的名称
使用`flow_from_directory()`方法读取图片时,可以通过设置`class_mode`参数为`'categorical'`或`'binary'`来返回图片的标签信息,但是不会返回图片的文件名信息。
如果需要获取图片的文件名,可以在调用`flow_from_directory()`方法时设置`shuffle=False`,然后获取生成器的`filenames`属性即可,例如:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator()
generator = datagen.flow_from_directory(directory='path/to/directory', shuffle=False)
filenames = generator.filenames
```
这样就可以获取到读取的每张图片的文件名了。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)