我试图使用keras的ImageDataGenerator类加载我的数据,但我遇到了麻烦,因为图像文件不是标准的jpeg/png图像文件,而是nii.gz文件。我找到了这个github repo ,但是输出的尺寸不匹配,
train_generator.next()
抛出错误
ValueError: could not broadcast input array from shape (233,189) into shape (197,233,189,1)
I正在训练古吉拉特语光学字符识别模型。输入图像是字符图像。我上了37门课。总训练图像为22200张(每班600张),测试图像为5920张(每班160张)。我的输入图像大小为32x32。。
下面是我的代码:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflo
我试图将图像数据添加到Kaggle笔记本中,这样我就可以运行一个卷积神经网络,但是我在通过ImageDataGenerator进行这个操作时遇到了困难。这是我的Kaggle笔记本的链接
,这些是我的导入:
import numpy as np # linear algebra#
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
from random import randint
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.preprocessing i
我试图看到使用ImageDataGenerator进行数据增强的结果。Keras读取数据,但它似乎不对数据执行任何生成。我得到输出:
发现32幅图像,分属于1类。
但是在我在save_to_dir参数flow_from_directory方法中提到的目录中没有保存生成的图像。
这里我的代码:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras import backend as K
K.set_image_dim_orderi
我正在尝试使用TensorFlow、Keras和ImageDataGenerator从头开始构建一个模型,但它并不像预期的那样。我使用生成器只是为了加载图像,所以不使用数据增强。有两个文件夹的火车和测试数据,每个文件夹有36个子文件夹填充图像。我得到以下输出:
Using TensorFlow backend.
Found 13268 images belonging to 36 classes.
Found 3345 images belonging to 36 classes.
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA:
我正在使用Keras做图像分类,我在训练样本中有8k个图像(输入),在测试样本中有2k个图像(输入),定义的时期为25。我注意到epoch非常慢(第一次迭代大约需要一个小时)。
有人能建议我如何克服这个问题吗?为什么要花费大量的时间?
下面的代码..
PART-1
initialise neural network
from keras.models import Sequential
#package to perfom first layer , which is convolution , using 2d as it is for image , for video it will
我使用Keras的"ImageDataGenerator“类来增强数据。由于图像有相关对象的边界框,所以在增强图像之前,我希望将图像裁剪到相关部分。该类的参数中有一个名为"preprocessing_function“的参数,并允许我们在增强和调整大小之后实现所需的函数。我要求这样做的情况正好相反。首先,让函数运行,然后进行增强。我如何将其实现到代码中?
tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
f
我已经导入了预处理模块,但它一直显示出相同的错误。我该如何解决这个错误?需要帮助来解决这个错误!
导入库如下所示,
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications import MobileNet
from keras.applications.mobilenet i