datagen = ImageDataGenerator(
时间: 2024-05-21 09:18:37 浏览: 137
该代码片段不完整,请提供更多信息。 `ImageDataGenerator` 是 Keras 中的一个图像数据生成器,它可以对输入的图像进行不同的数据增强操作,以扩充训练数据集。常见的数据增强操作包括旋转、平移、缩放、剪切等。在使用 `ImageDataGenerator` 时,通常会通过调用其 `flow_from_directory` 方法来从指定目录中读取图像,并对其进行数据增强和标准化处理。
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为以下的每句代码加注释:class PowerTransferMode: # 数据准备 def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train): if is_train: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, zoom_range=0.25, rotation_range=15., channel_shift_range=25., width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, validation_split=0.2,horizontal_flip=True, fill_mode='constant') else: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) generator = datagen.flow_from_directory( dir_path, target_size=(img_row, img_col), batch_size=batch_size, shuffle=is_train) return generator
# 定义一个名为 PowerTransferMode 的类
class PowerTransferMode:
# 定义一个名为 DataGen 的方法,接收 dir_path、img_row、img_col、batch_size 和 is_train 五个参数
def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train):
# 如果 is_train 为 True,则进行数据增强
if is_train:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, # 对数据进行归一化,将像素值缩小到 0~1 范围
zoom_range=0.25, # 随机缩放图像,缩放因子在 [1-0.25,1+0.25] 范围内
rotation_range=15., # 随机旋转图像,旋转角度在 [-15,15] 范围内
channel_shift_range=25., # 随机通道偏移,偏移值在 [-25,25] 范围内
width_shift_range=0.02, # 随机水平平移,平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
height_shift_range=0.02, # 随机竖直平移,平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
validation_split=0.2, # 将数据集划分为训练集和验证集,验证集占 20%
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转图像
fill_mode='constant') # 填充模式为常量填充
# 如果 is_train 为 False,则不进行数据增强
else:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 只进行数据归一化处理
# 从指定路径加载图像数据,并生成一个迭代器
generator = datagen.flow_from_directory(
dir_path, # 图像数据所在目录路径
target_size=(img_row, img_col), # 图像 resize 的目标大小
batch_size=batch_size, # 每个 batch 包含的样本数
shuffle=is_train) # 是否打乱数据顺序
return generator # 返回迭代器对象
解释train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, rotation_range=10., zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
这段代码是用于生成训练数据的ImageDataGenerator对象,它的作用是对图像进行一系列的随机变换,以增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力。具体的参数解释如下:
- rescale:将图像的像素值缩放到[0,1]范围内,以便更好地进行训练;
- shear_range:随机剪切变换的角度范围,以增加数据的多样性;
- rotation_range:随机旋转变换的角度范围,以增加数据的多样性;
- zoom_range:随机缩放变换的范围,以增加数据的多样性;
- horizontal_flip:随机水平翻转变换的概率,以增加数据的多样性。
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