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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:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os
  1. 设置图像数据生成器:
代码语言:txt
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datagen = ImageDataGenerator()
  1. 设置图像数据的路径:
代码语言:txt
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train_data_dir = 'path_to_train_data_directory'
  1. 使用flow_from_directory()方法加载图像数据:
代码语言:txt
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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。

  1. 获取图像数量:
代码语言:txt
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num_images = len(train_generator.filenames)

完整的代码示例:

代码语言:txt
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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_widthimage_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。

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