for data_batch, labels_batch in train_generator: print("data_batch shape --> ",data_batch.shape) print("labels_batch shape --> ",labels_batch.shape) break

这是一个关于 Python 代码的问题，data_batch 和 labels_batch 是训练数据的批次和标签的批次，通过 train_generator 生成器来获取。在循环中，打印出 data_batch 和 labels_batch 的形状，并使用 break 语句来跳出循环。

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def extract_features(directory, sample_count): features = np.zeros(shape=(sample_count, 4, 4, 512)) labels = np.zeros(shape=(sample_count)) generator = datagen.flow_from_directory( directory, target_size=(150, 150), batch_size=batch_size, class_mode='binary') i = 0 for inputs_batch, labels_batch in generator: features_batch = conv_base.predict(inputs_batch) features[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = features_batch labels[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = labels_batch i += 1 if i * batch_size >= sample_count: break return features, labels

这段代码是一个用于从给定目录中提取图像特征和标签的函数。它使用了一个预训练的卷积基作为特征提取器，并将提取的特征保存到一个numpy数组中。以下是对每个部分的解释：

1. 创建空的特征和标签数组：在这个函数中，首先创建了一个形状为（sample_count, 4, 4, 512）的全零特征数组和一个形状为（sample_count）的全零标签数组。这里假设特征提取器输出的特征形状是（4, 4, 512）。

2. 创建数据生成器：接下来，使用Keras的ImageDataGenerator来创建一个数据生成器。这个生成器会从给定目录中读取图像，并按照一定的批次大小（batch_size）进行处理。

3. 提取特征：使用生成器迭代地从目录中获取图像批次。对于每个批次，调用conv_base.predict方法，将图像批次作为输入，得到相应的特征批次。

4. 更新特征和标签数组：将每个特征批次和标签批次更新到之前创建的特征和标签数组中。通过逐步更新的方式，构建完整的特征和标签数据集。

5. 终止条件：当达到指定的样本数量（sample_count）时，停止迭代。

6. 返回特征和标签：最后，返回特征和标签数组作为函数的输出。

这段代码可以用于在图像分类任务中提取特征，然后使用这些特征来训练一个分类器模型。

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE， # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

这段代码定义了一个数据集读取器load_data，用于读取MNIST数据集。具体实现如下：

- 首先从文件中加载MNIST数据集，数据集文件为'mnist.json.gz'，其中包含了训练集、验证集和测试集的图像和标签数据。
- 根据不同的mode参数，从数据集中选择相应的数据集，包括训练集、验证集和测试集。
- 定义了一个数据生成器data_generator，用于生成mini-batch大小的图像数据和标签数据。其中，通过random.shuffle(index_list)实现数据集的随机打乱，防止模型过拟合。另外，为了增加数据的多样性，对于每个图像数据，还进行了颜色反转的处理。
- 最后，返回数据生成器。