我想使用TensorFlow的ImageDataGenerator.flow_from_directory()来加载我的数据集，但我的输出不是分类，而是回归。因此，我使用了class_mode=None，所以没有为我的数据分配标签，但现在我必须标记我的训练示例，但我不知道如何标记(我将我的标签作为列表)。有什么办法可以解决这个问题吗？10.12] # example labels
image_generator = tf.keras.prepr
浏览 30提问于2020-08-02得票数 1
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我想用3D图像来估计数值，所以我想把3D CNN和回归结合起来。我工作的三维图像数据存储为.raw文件与形状(200,200,200)。当我尝试使用Keras ImageDataGenerator来拟合模型时，它会引发以下错误：看起来PIL无法打开三维图像数据，所以在使用flow_from_dataframe函数之前，如何预处理和加载图像？traini
浏览 9提问于2022-05-29得票数 0
我使用Keras功能ImageDataGenerator()生成培训和验证数据集。我试图了解这个函数在内部做什么.这个函数执行的预处理步骤是什么？在哪里可以找到这个函数的源代码？
浏览 2提问于2017-12-13得票数 0
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test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
浏览 9提问于2017-08-21得票数 25
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最近，我一直在训练一个CNN，也就是AlexNet，用于将脑MRI图像分为四类，但是当我在我的Google上用CPU或GPU训练它时，它需要很多时间，大约5小时左右。使用：ImageDataGenerator:进行数据增强batch_size = 16
image_datagen_kwargs = dict(rescale =类的实例，就可以调用flow_from_dataframe()方法，它返回DataFrameIterator类的一个实例，您可以使用该实例来迭代根据所需变体创建的
浏览 0提问于2021-05-29得票数 1
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我的目标是创建一个多页Microsoft文档，其中包含多个连续页面上的格式化回归表输出。理想情况下，这将使用来完成。stargazer(mod2)
但它们只在PDF或HTML中呈现。我知道sjPlot不直接<em
浏览 2提问于2019-08-08得票数 3
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是否需要图像分类的数据集组织？
、、、、
以这种方式输入数据集是否与最初的V3体系结构相适应？在将图像输入模型之前，是否需要组织带有标签文件夹的图像？
谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2018-08-03得票数 2
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我将Keras ImageDataGenerator与flow_from_directory结合使用。谢谢
西迪
浏览 1提问于2019-08-19得票数 0
我希望对使用ImageDataGenerator加载的输入数据集进行快速傅立叶变换。采用FFT将通道数加倍，因为我沿着通道维度将FFT的复数输出的实部和复数部分堆叠在一起。ImageDataGenerator类的preprocessing_function属性应该输出一个与输入形状相同的Numpy张量，所以我不能使用它。我尝试直接在ImageDataGenerator.flow_from_directory()<em
浏览 12提问于2021-02-08得票数 0
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我试图在Keras中使用数据增强来建立回归模型。因此，我想使用Keras中的ImageDataGenerator类。几乎我能找到的关于该任务的所有教程都有分类方法，因此使用了flow_from_directory方法。但对于回归任务，这是行不通的。
然后我偶然发现了flow方法，但遗憾的是，没有使用它的好例子。我唯一能找到的就是人们正在使用它直接输出增强数据到硬盘驱动器。我想要做的是(与flow_from_direc
浏览 0提问于2019-07-24得票数 2
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如何创建一个堆叠组合？
、、、
我需要创建一个堆叠器集合，我是否将每个分类器输出的每一个汇总精度百分比与一个新的分类器相结合？k = 5)(k = 10)决策树Logistic回归还是我需要将许多预测的输出结合起来，比如一个表格：bob
浏览 3提问于2015-04-18得票数 3
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我所有的Keras经验都是关于分类问题的，我只是在ImageDataGenerator类上使用flow_from_directorytrain_datagen = ImageDataGenerator我意识到这对于回归问题是不可能的，因为我们不能仅仅将图像放在与它们各自的类相关的特定文件夹中。
为这样的回归问题创建生成器最有效的方法是什么？有没有什么我不知道的Keras方法？
浏览 0提问于2018-07-18得票数 1
我试图深入了解VAE，通过自己来实现它，当将解码器输入层的损耗反向传播到编码器输出层时会遇到困难。decoder_in = sigma * N(0,I) + muL(sigma) = epsilon * dLz(decoder_in)
L(mu) = 1.0 * dLz(
浏览 4提问于2020-08-05得票数 6
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我已经训练了CNN的转向角预测与回归输出。我还训练CNN进行分类(两个班:道路，无路)。但我想把它结合起来。该怎么做呢？培养一种新的模式并不是问题。
浏览 2提问于2019-04-17得票数 0
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我正在尝试使用k-折交叉验证来调整在pyspark中生成的回归树。然而，就我目前所见，将pyspark的CrossValidator与pyspark的DecisionTree.trainRegressor结合起来是不可能的。以下是相关代码。DecisionTree.trainRegressor(trainingData, categoricalFeaturesInfo={}, impurity='variance', maxDepth=5, maxBins=32) 那么，我如何
浏览 28提问于2019-10-04得票数 0
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在示例中使用它的传统方法是使用Scan类，该类由x和y参数实例化。这些参数应该包含一个数组，分别带有训练数据和标签。, y_train)然而，Keras提供了另一种使用ImageDataGenerator类导入数据的方法，您只需要一个包含训练/验证图像的目录，而不是一个数组。train_datagen = ImageDataGenerator()
浏览 0提问于2018-11-30得票数 4
对于简单地渐进式加载图像和将迭代器传递给model.fit函数，Keras的ImageDataGenerator看起来很棒。然而，它似乎只适用于图像和分类任务。我想做回归，也就是说，我的标签也是与训练集相同形状的数组。实际上，它们是像图像一样的多维(>1通道)数组，但它们不是图像。关于使用哪个类来简单地将批量数据传递给keras model.fit()以训练深度神经网络，有什么建议吗？ 当然，问题是我的数据集太大，无法放入内存，这就是为什么我需要使用这些生成器&#
浏览 18提问于2020-04-10得票数 0
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我正在使用sklearn随机回归，例如。由于随机logistic回归采用L1-惩罚，因此需要设置正则化参数C(或Lasso中的α)。相反，我尝试将典型的LogisticRegression与GridSearchCV结合使用。]}clf = GridSearchCV(logi, params, cv=10)
我可以通过这种方法得到C，但是当我将这个C值应
浏览 5提问于2015-12-25得票数 4
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将fmin与随机森林回归结合使用
、、、、
我正在尝试对一个示例数据集的随机森林回归模型使用scipy fmin函数。该模型运行良好，但当我使用初始猜测np.zeros(8)尝试fmin函数时，得到以下错误：arrayguess.reshape(-1, 1) print('min = ', minimum)
我也尝试从训练数据中给它一行作为初始猜测，但它返回了与之前完
浏览 5提问于2018-05-23得票数 1
2]], [0, 1, 2])
Out[13]: array([ 0.15])
我能不能让预测变成一个分类而不是回归换句话说，当我给它一个输入时，我想要一个绝对的输出。
浏览 0提问于2016-04-18得票数 7
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