train_dataset = DataGenerator(train_lines, input_shape, True)
时间: 2023-12-24 10:12:56 浏览: 25
这段代码的作用是创建训练集的数据生成器。数据生成器是用来生成训练样本的,其作用类似于迭代器。在训练过程中,我们不能一次性将所有数据读入内存,而是需要逐个 batch 生成数据,喂给模型进行训练。
`DataGenerator` 是一个自定义的类,用于生成数据。它接受三个参数:`train_lines`、`input_shape` 和 `is_train`。
`train_lines` 表示训练集的数据列表,其中每个元素为一条训练数据,比如一张图片的路径和对应的标签。
`input_shape` 表示输入数据的形状,比如一张图片的尺寸和通道数。
`is_train` 表示是否为训练模式,如果是训练模式,则会进行数据增强,比如翻转、旋转、缩放等操作,以增加数据的多样性和数量;如果是验证模式,则不进行数据增强。
在这段代码中,创建了训练集的数据生成器,`True` 表示训练模式。
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train_dataset = DataGenerator(train_lines, input_shape, True) val_dataset = DataGenerator(val_lines, input_shape, False)
这段代码的作用是创建训练集和验证集的数据生成器。数据生成器是用来生成训练样本或验证样本的,其作用类似于迭代器。在训练过程中,我们不能一次性将所有数据读入内存,而是需要逐个 batch 生成数据,喂给模型进行训练或验证。
`DataGenerator` 是一个自定义的类,用于生成数据。它接受三个参数:`train_lines`、`input_shape` 和 `is_train`。
`train_lines` 表示训练集的数据列表,其中每个元素为一条训练数据,比如一张图片的路径和对应的标签。
`input_shape` 表示输入数据的形状,比如一张图片的尺寸和通道数。
`is_train` 表示是否为训练模式,如果是训练模式,则会进行数据增强,比如翻转、旋转、缩放等操作,以增加数据的多样性和数量;如果是验证模式,则不进行数据增强。
在这段代码中,分别创建了训练集和验证集的数据生成器,`True` 表示训练模式,`False` 表示验证模式。
val_dataset = DataGenerator(val_lines, input_shape, False)
这段代码的作用是创建验证集的数据生成器。数据生成器是用来生成验证样本的,其作用类似于迭代器。在训练过程中,我们不能一次性将所有数据读入内存,而是需要逐个 batch 生成数据,喂给模型进行验证。
`DataGenerator` 是一个自定义的类,用于生成数据。它接受三个参数:`val_lines`、`input_shape` 和 `is_train`。
`val_lines` 表示验证集的数据列表,其中每个元素为一条验证数据,比如一张图片的路径和对应的标签。
`input_shape` 表示输入数据的形状,比如一张图片的尺寸和通道数。
`is_train` 表示是否为训练模式,如果是训练模式,则会进行数据增强,比如翻转、旋转、缩放等操作,以增加数据的多样性和数量;如果是验证模式,则不进行数据增强。
在这段代码中,创建了验证集的数据生成器,`False` 表示验证模式。