如何展示validation_generator中的图片以及标签

您可以使用以下代码示例来展示validation_generator中的图片和标签：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取一个batch的图片和标签
images, labels = next(validation_generator)

# 将图片和标签展示出来
fig, axs = plt.subplots(1, len(images), figsize=(15, 15))
for i, image in enumerate(images):
    axs[i].imshow(image)
    axs[i].set_title(labels[i])
plt.show()

该代码将获取validation_generator中的一个batch的图片和标签，然后使用matplotlib.pyplot库将它们展示出来。您可以将该代码放在您的代码中，以便在需要时展示validation_generator中的图片和标签。

相关问题

预测validation_generator的代码

以下是使用Keras框架预测validation_generator的示例代码：

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载模型
model = load_model('your_model.h5')

# 配置模型
img_width, img_height = 224, 224  # 输入图像的宽度和高度，需要与模型训练时的输入大小相同
input_shape = (img_width, img_height, 3)  # 输入张量的形状
class_names = ['class1', 'class2', 'class3', ...]  # 类别名称列表，需要与模型训练时的类别顺序相同

# 推理
validation_data_dir = 'path/to/validation/data'  # validation数据集所在的目录
validation_generator = image.ImageDataGenerator().flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical',
    shuffle=False
)  # 创建validation数据集的生成器
validation_steps = len(validation_generator)
validation_generator.reset()  # 重置validation数据集的生成器，以便从第一个样本开始预测

y_true = validation_generator.classes  # 获取validation数据集的真实标签
y_pred = model.predict_generator(validation_generator, steps=validation_steps, verbose=1)  # 对validation数据集进行预测
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)  # 将预测概率转换为类别标签

# 评估
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred_classes, target_names=class_names))

上述代码中，首先加载了已经训练好的模型，然后配置了输入张量的形状和数据类型，以及输出张量的形状和数据类型。接着使用Keras的`ImageDataGenerator()`函数创建了validation数据集的生成器，并调用模型的`predict_generator()`方法对其进行预测，最后使用`classification_report()`函数计算模型的评估指标。

validation_generator已经打乱数据，validation_generator.classes还是原来顺序

是的，当使用Keras中的ImageDataGenerator生成器来生成验证集数据时，它会自动打乱数据顺序，但是验证集的类别标签顺序是不变的。

这是因为在使用ImageDataGenerator生成验证集时，我们指定了shuffle参数为False（默认为False），它只会对训练集数据进行打乱处理。

如果你希望验证集的类别标签顺序也能够被打乱，可以在生成器中设置shuffle参数为True，如下所示：

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary',
    shuffle=True  # 打乱数据
)

这样，生成的验证集数据和类别标签就会被打乱了。