train_generator = train_datagen.flow_from_directory( directory=train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')
时间: 2023-06-13 09:08:14 浏览: 98
这段代码是使用Keras中的ImageDataGenerator创建一个生成器,用于从指定目录读取图像数据并进行数据增强。具体解释如下:
- `train_datagen`是一个ImageDataGenerator对象,用于对训练图像进行数据增强操作,比如旋转、缩放、裁剪等,从而扩充训练数据集以提高模型的泛化能力。
- `train_dir`是指训练集所在的目录,目录下应该包含按照类别分好的子目录,每个子目录下存放该类别的图像数据。
- `target_size`指定了生成的图像的大小,这里设定为(150, 150)即表示将所有图像缩放为150x150的大小。
- `batch_size`表示每次从生成器中取出的图像批次大小,这里设定为32。
- `class_mode`指定了标签的类型,这里设定为二分类问题,所以设定为'binary'。
通过这个生成器,我们可以在训练模型时,直接从目录中读取并增强图像数据,而不需要将所有图像都加载到内存中,从而避免了内存溢出等问题。
相关问题
卷积层过滤器大小或步幅是什么model=unet() epochs = 1 batch_size = 40 learning_rate = 0.001train_vol_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_vol_dir, target_size=(256, 256), batch_size=batch_size, class_mode=None, seed=42 )
在上述代码中,卷积层的过滤器大小和步幅是通过模型的架构来定义的。在这里,你使用了一个名为 "unet" 的模型,但是我无法确定该模型的具体架构,因此无法提供关于卷积层参数的详细信息。
一般来说,卷积层的过滤器大小和步幅是通过参数来设置的。在 TensorFlow 中,您可以使用 Conv2D 层来定义卷积层,并通过设置 filters、kernel_size、strides 等参数来指定过滤器数量、过滤器大小和步幅。例如,以下代码定义了一个具有 32 个 3x3 过滤器和步幅为 1 的卷积层:
```
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)))
```
在这里,filters 参数指定了过滤器数量,kernel_size 参数指定了过滤器大小,strides 参数指定了步幅。您可以根据您的需求调整这些参数。
train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size= array_image.shape[:2], batch_size = batch_size, color_mode= "rgb", class_mode= "categorical")
这是一个关于使用 Keras 中的 ImageDataGenerator 生成训练数据的问题,我可以回答。这段代码是用于从指定目录中读取图像数据,并将其转换为指定大小和颜色模式的张量,同时生成对应的标签。这些数据和标签将被用于训练深度学习模型。