我正在尝试编写一个数据生成器,我想从Keras继承ImageDataGenerator对象。我们的目的是在我自己的生成器中使用Keras模块的一些图像预处理功能。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
不幸的是,我仍然试图理解超类是如何工作的和继承的,所以我很难调试我的代码。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
class dataGenerator(ImageDataGenerator):
"""
我试图建立一个用于两类图像分类的CNN混合模型,但在拟合该模型时,我遇到了一个RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object错误。代码在下面提到,
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.la
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
我有一个灰度图像,并希望使用Keras执行增强方法。问题:导入图像后,它将从其维数中丢失通道宽度,从而面临ImageDataGenerator的问题。
#importing libraries
import keras
from keras import backend as K
import imageio
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from skimage import io
from skimage import color
import numpy as np
from scipy impor
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
我正在尝试做一个分类器,它可以用角角来分类猫和狗。我只是尝试使用ImageDataGenerator.flow_from_directory()从图像中创建张量数据,这些数据被排序并保存在路径以train_path、test_path等形式给定的目录中。
这里是我的代码:
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activation
train_path = 'cat
我正在使用Python和Tensorflow处理CNN。如何在此代码中将图像从PNG转换为JPEG? 我有一些关于使用for循环和PIL图像模块的想法,但我没有经验,所以我不知道如何制作它。我想以任何可能的方式进行这种转变。 注意:没有包含层,因为它是一大块代码,但在我的Jupyter笔记本中,我有它们。 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.op