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在keras中使用imagedatagenerator()后，训练前获取图片数量

在Keras中使用ImageDataGenerator()后，可以通过以下步骤获取训练前的图片数量：

导入必要的库和模块：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os

设置图像数据生成器：

datagen = ImageDataGenerator()

设置图像数据的路径：

train_data_dir = 'path_to_train_data_directory'

使用flow_from_directory()方法加载图像数据：

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(image_width, image_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    shuffle=False
)

其中，target_size指定图像的目标大小，batch_size指定每个批次的图像数量，class_mode指定分类模式，shuffle指定是否对图像进行洗牌。

获取图像数量：

num_images = len(train_generator.filenames)

完整的代码示例：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os

datagen = ImageDataGenerator()

train_data_dir = 'path_to_train_data_directory'

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(image_width, image_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    shuffle=False
)

num_images = len(train_generator.filenames)

在上述代码中，path_to_train_data_directory是训练数据集的路径，image_width和image_height是图像的目标宽度和高度，batch_size是每个批次的图像数量。num_images变量将包含训练数据集中的图像数量。

请注意，以上代码示例中没有提及任何特定的腾讯云产品或链接地址，因为在这个问题中不要求提及特定的云计算品牌商。

相关搜索:OsError：-2在使用ImageDataGenerator使用keras训练模型期间 Python中，将从ImageDataGenerator获得的训练和验证图像的数量存储在变量中，供以后使用 R中的Keras :在多次训练后释放内存了解在Keras中每次前向传播使用卷积核的次数使用tensorflow GradientTape在keras中应用权重后，权重不会更改使用训练好的模型层在keras中创建另一个模型在firebase存储上使用for循环上传图片后，如何获取图片的url？在Keras中使用的训练词嵌入(Gensim)中的未知词在Keras中，每个model.fit()的CPU使用率和训练开始前的时间都在增加在keras多变量神经网络中获取nan训练成本

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