使用ImageDataGenerator对象的flow_from_directory方法,创建一个生成器对象,哪个命名参数指定图像大小
时间: 2024-03-16 14:47:27 浏览: 32
命名参数是target_size,它指定了生成器输出的图像的大小。可以将其设置为一个元组,如(height,width),也可以将其设置为一个整数,表示高度和宽度相等的正方形图像。例如:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
generator = datagen.flow_from_directory(
directory='data',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='binary'
)
```
这里的`target_size`设置为`(224, 224)`,表示生成器输出的图像大小为 $224\times224$。
相关问题
TypeError: ImageDataGenerator.flow_from_directory() got an unexpected keyword argument 'save_perfix'
这个错误是由于 `flow_from_directory()` 方法中使用了错误的参数名 `save_perfix`,正确的参数名应该是 `save_prefix`。请检查你的代码,将参数名更正为 `save_prefix`。下面是一个示例:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest',
save_prefix='aug_',
)
train_generator = datagen.flow_from_directory(
'train',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical',
save_to_dir='augmented_images',
save_format='jpeg',
)
```
在这个示例中,我们将 `save_prefix` 参数设置为 `'aug_'`,这将使生成的图像文件名以 `'aug_'` 为前缀,例如 `'aug_0.jpg'`、`'aug_1.jpg'` 等。
keras test生成器flow_from_directory应输入哪些参数
Keras test生成器flow_from_directory应输入以下参数:目录路径、目标图像大小、颜色模式、类别模式、batch_size、shuffle、seed、save_to_dir、save_prefix、save_format。