train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None)解释
时间: 2024-05-18 11:12:33 浏览: 14
这行代码使用 Keras 中的 `ImageDataGenerator()` 方法加载训练数据集。其中,`train_vol_path` 参数指定训练数据集的路径,`target_size` 参数指定将图像调整为的大小,`batch_size` 参数指定每个批次中包含的样本数,`class_mode` 参数指定生成器将返回的标签数组的类型。当 `class_mode` 设置为 `None` 时,生成器将不返回标签数组,而是返回一个包含图像数据的 Numpy 数组。这种情况下,通常需要使用 `zip()` 函数将图像数据和标签数据配对,以便输入到 Keras 的模型中进行训练。
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设置训练和验证集路径 train_vol_path = "data/train/trainvol" train_seg_path = "data/train/trainseg" val_vol_path = "data/val/valvol" val_seg_path = "data/val/valseg" # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载训练和验证数据 train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) train_seg = train_datagen.flow_from_directory(train_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_vol = val_datagen.flow_from_directory(val_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) val_seg = val_datagen.flow_from_directory(val_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode=None) # 合并训练和验证数据 train_generator = zip(train_vol, train_seg) val_generator = zip(val_vol, val_seg) # 定义UNet模型 model = unet() # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])报错'NoneType' object has no attribute 'compile'怎么改代码
可以尝试将 `class_mode` 参数设置为 `'binary'` 或者其他适合数据集的值,来解决这个问题。修改后的代码如下所示:
```
# 设置训练和验证集路径
train_vol_path = "data/train/trainvol"
train_seg_path = "data/train/trainseg"
val_vol_path = "data/val/valvol"
val_seg_path = "data/val/valseg"
# 定义数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加载训练和验证数据
train_vol = train_datagen.flow_from_directory(train_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
train_seg = train_datagen.flow_from_directory(train_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
val_vol = val_datagen.flow_from_directory(val_vol_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
val_seg = val_datagen.flow_from_directory(val_seg_path, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='binary')
# 合并训练和验证数据
train_generator = zip(train_vol, train_seg)
val_generator = zip(val_vol, val_seg)
# 定义UNet模型
model = unet()
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
train_generator = train_datagen.flow_from_directory
这是使用Keras的ImageDataGenerator来创建一个训练数据生成器,用于从指定目录中读取图像数据并对其进行数据增强。flow_from_directory()方法会返回一个生成器对象,该对象可以在模型训练时一批一批地产生数据。该方法需要指定一个包含训练图像的目录路径,并可以设置其他参数,如目标图像大小、批次大小、颜色模式等。