我对Keras还是个新手。我正在尝试使用ImageDataGenerator训练一个模型。我有大量用于训练的图像保存为.npy格式。我想使用flow_from_directory()，所以我按照文档中的建议存储图像(每个类一个文件夹)。问题是这只适用于png，jpeg，tiff等格式，但不适用于我的.npy文件。有没有什么方法可以使用这个函数或类
浏览 15提问于2019-01-09得票数 4
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我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory进行分段任务。文件夹的结构如下：
MyData/TrainImages/Train/image001.npy > MyData/TrainMasks/Train/image001.npy >MyData/ValImages/Val/image002.npy > MyData&
浏览 0提问于2019-11-14得票数 0
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目前，我正在处理使用Keras训练图像数据时的大数据问题。我有一个目录，里面有一批.npy文件。每批包含512张图像。每个批处理都有其对应的标签文件.npy。我读过关于flow_from_dict和ImageDataGenerator(...).flow()的文章，但在这种情况下他们并不理想，或者我不知道如何定制我所做的them.Here。image_file_i.npy和label_file_i.
浏览 1提问于2018-12-15得票数 13
训练数据从两个.npy文件中读取。比方说，train_set被视为X，train_label被视为Y。因此，它不是多输入的情况。我的任务需要以不同的方式增强图像补丁。那么如何为不同的补丁定义不同的图像生成器呢？虽然可能有很多补丁，但我使用了3个补丁作为示例：数据生成= ImageDataGenerator(rotation_range=20)数据生成= ImageD
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
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如我们所知，在Keras中，可以使用许多函数(如ImageDataGenerator或dataset_from_image )从目录中生成火车/测试数据。在我的情况下，数据的组织方式如下： /train_data a1.npy/class_c
浏览 4提问于2022-08-20得票数 0
我有一个关于keras中数据增强的问题。(**data_gen_args)
# Provide the same seed and keywordKeras示例的代码。现在，我将训练数据准备为npy文件(image.npy，mask.npy)，而不是图像文件。因此，我希望使用datagen.flow而不是datagen.flow_from_direc
浏览 0提问于2018-03-26得票数 1
我有一个关于flow_from_directory模块的ImageDataGenerator方法的问题。我的标签是2D图像，所以我需要为图像和掩码生成具有相同转换的增广数据。阅读，看起来flow_from_directory只接受几种格式的图像(PNG、JPG或BMP)。那么，.mhd图像或者一个粗大的数组呢？我能把它们喂到这个模块吗？谢谢
浏览 3提问于2017-04-10得票数 0
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我有一个包含手势图像的文件夹。但是要使它在我的代码上工作，我需要将它更改为X.npy和Y.npy。我找了很多关于这类问题的问题，但仍然是在黑暗中。我该怎么评价这个？如何转换文件夹以创建自己的npy数据集？是否有此转换器或任何转换器的代码？
浏览 12提问于2022-07-26得票数 -1
我已经通过使用ImageDataGenerator向fit_generator提供数据来训练我的二进制分类模型。我没有使用任何增强选项，我使用ImageDataGenerator只是将图像大小调整为224x224x3。下面是我的训练代码。我用predict函数而不是predict_generator函数尝试了相同的操作，并且我自己而不是ImageDataGenerator调整了图像的</em
浏览 33提问于2019-10-12得票数 0
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我需要帮助来创建一个代码，将我的tiff图像转换成.npy格式，这样我就可以将它保存为.npy文件。在这个平台上，我没有找到一个好的解决方案。提前谢谢你！
浏览 20提问于2022-12-04得票数 0
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我有一些心电图数据的记录。每条记录都是csv格式，有12行和500列。我计划使用2D CNN对这些文件进行分类。是否需要将这些csv文件转换为图像格式？我想使用keras的imagedatagenerator。它能处理csv文件吗？
浏览 71提问于2020-05-28得票数 0
我一直在尝试使用ImageDataGenerator扩充一些训练数据和相应的标签。以下是我处理它的方法(如果格式有点不正确，很抱歉) i = 0 if b > len(imgdatas):
print('done with
浏览 2提问于2018-08-27得票数 0
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我刚接触过keras，在测试了一些带有mnist图像的教程之后，我想用我自己的数据集进行培训。数据是从0到9的数字的.png图像.我将它们分成10个类，每个类分别包含100个数字的.png图像(因此，一个文件夹为0，一个文件夹为1，一个文件夹为2等等)。现在，我想知道如何用python加载图像，以便keras使用它们？
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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抱歉的。我现在正在学习Python和所有与数据分析有关的东西。
我到底怎么用Spyder打开一个.npy文件？或者我必须使用另一个程序？我使用的是Mac，如果这与此相关的话。
浏览 0提问于2015-11-24得票数 23
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我想从多个目录中读取图像。为此，我使用了。在应用了预处理函数之后，现在我希望将整个数据加载到一个列表中。我试着执行以下代码。return X
path = "/content/drive/My Drive/new_net/mini_unet_data/labeled/"
test_datagen = ImageDataGenerator那么，有没有更好的方法来更快地实现这一点呢？我尝试使用g
浏览 0提问于2020-06-08得票数 2
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在这种情况下，我想使用像ImageDataGenerator这样的DataGenerator。从这个answer我推测，ImageDataGenerator不适合这样做。我在keras中查看了这个github repo，它在目录中使用.npy文件。但缺点是，目前还没有数据增强。我该如何实现这一点呢？ 有没有办法让我用ImageDataGenerator？假设我将所有视频分成帧，然后加载包含.jpg文件的目录，结果会怎样呢？ 如果我用这个data gen
浏览 15提问于2019-02-24得票数 0
我正在用改良的U-网做二维脑分割。
我想知道是否有人能提供/指出一个链接，说明如何在Keras中使用ImageDataGenerator()函数来处理一堆医学图像。目前，我所做的是将每个切片转换为.tiff格式(包括图像及其对应的掩码)，并将它们放入不同的文件夹(例如训练、有效、测试)。这对我来说很好。然而，我不想一直把每个切片从每一个磁共振量转换为.tiff图像(将有数千个核磁共振成像卷)。如果我能从每一
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
在之后，我使用Keras来构建一个具有多个输出和相同输入的模型，以便同时预测数据的不同属性(在我的例子中是图像)。我已经编写了代码来解析CSV并将所有不同的注释保存到不同的numpy数组(x_train.npy、emotions.npy等)中。之后我会装货训练我的CNN。我想提出的问题如下：最好是从CSV文件中动态
浏览 0提问于2018-05-14得票数 5
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我有12000个.npy格式的文件。我这么做是因为我的图像是灰色的。每个文件是(64,64)。我想知道是否有一种方法可以分割成测试和训练用于自动编码器。我的自动编码器将接受(64,64)图像的训练。如果有人有使用自动编码器的经验:是与(3,64,64)或(64,64)一起训练更好？png，jpg格式比npy好吗？
浏览 15提问于2022-11-18得票数 1
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