Keras是一个开源的深度学习框架,提供了方便易用的API,可以用于构建和训练神经网络模型。flow_from_directory是Keras中用于从文件夹中读取图像数据的方法之一,而shuffled方法则用于对数据进行随机打乱。
使用Keras的flow_from_directory方法结合shuffled方法来检索图片的文件名,可以按照以下步骤进行操作:
- 导入必要的库和模块:from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
- 创建一个ImageDataGenerator对象,并设置相关参数:datagen = ImageDataGenerator()
- 使用flow_from_directory方法读取图像数据,并设置相关参数:data_generator = datagen.flow_from_directory(
directory='path_to_directory',
target_size=(height, width),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical',
shuffle=True
)其中,'path_to_directory'是存放图像数据的文件夹路径,height和width是图像的目标尺寸,batch_size是每个批次的图像数量,class_mode设置为'categorical'表示使用分类标签。
- 使用shuffled方法对数据进行随机打乱:data_generator.shuffle()
- 使用data_generator的属性或方法来获取文件名等信息:file_names = data_generator.filenames
这样就可以通过Keras的flow_from_directory方法结合shuffled方法来检索图片的文件名了。
Keras官方文档中关于ImageDataGenerator的更多详细信息可以参考:ImageDataGenerator