ImageDataGenerator是Keras中用于数据增强和批量生成图像数据的工具。它可以在训练模型时生成更多的训练样本,提高模型的泛化能力。
要从ImageDataGenerator获取历史记录中的val_accuracy,需要进行以下步骤:
以下是一个示例代码:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 创建ImageDataGenerator对象并进行数据增强配置
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True)
# 加载训练数据集和验证数据集
train_generator = datagen.flow_from_directory('train_dir', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')
val_generator = datagen.flow_from_directory('val_dir', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=10, validation_data=val_generator, validation_steps=len(val_generator))
# 获取历史记录中的val_accuracy
val_accuracy = history.history['val_accuracy']
print(val_accuracy)
在上述示例代码中,我们使用ImageDataGenerator进行数据增强配置,并通过flow_from_directory方法加载训练数据集和验证数据集。然后,创建了一个简单的卷积神经网络模型,并使用fit_generator方法进行模型训练。最后,通过history.history['val_accuracy']获取了验证集的准确率历史记录。
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