在Keras预处理迭代器模块中，flow_from_directory方法用于从包含图像的子目录的目录创建ImageDataGenerator。迭代器无限运行，创建多批图像。我的问题是，它是否遍历每个时期的每个样本？
例如，如果我总共有300张图片，批处理大小是30，如果我做了10个步骤，它会遍历每个样本一次<
浏览 8提问于2018-03-01得票数 0
./ data / class_2 /下的子文件夹中，即“./数据/火车/2级”keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator().flow_from_directory('.../data/train/')
现在，假设(出于某种原因)我的培训数据被进一步划分为两
浏览 0提问于2020-01-27得票数 0
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dataset位于我的Google驱动器中，因此我执行以下操作：drive.mount('/content/drive')
现在，我想导入我的图像并将它们划分为我认为问题在于数据集是由zip文件组成的，特别是我有一个由moder文件组成的数据集，每个数据集都包含图像。这些图像分为四类:雾霾、阳光、雪、雨。这四种天气的图像也是如此。更清楚的是，我可以向
浏览 0提问于2019-11-26得票数 1
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在Keras中使用flow_from_directory的最简单方法是什么，同时限制每个子目录中使用的示例数量为某个数量的N？对于上下文，我希望能够使用总图像的一小部分用于测试目的，而不必为较小的数据集创建单独的顶级目录，因为我在培训期间从亚马逊网络服务S3桶中提取这些数据。
浏览 19提问于2019-01-12得票数 5
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每个类都有不同数量的样本。75张图片
最后，我删除了所有类中的所有图像，直到70幅图像(50次培训和20次验证)。使用Keras、生成器和flow_from_directory方法，我能够对它们进行分类，但很明显，我不会获得很好的精度。我有个计划以后再增加数据。我的问题是，我是否可以使用flow_from_direc
浏览 5提问于2017-02-15得票数 2
我使用Keras flow_from_directory从多个文件夹加载图像。每个文件夹的图像数量从1500到9500不等。根据我的理解，keras ImageDataGenerator将所有图像加载到子文件夹中，但我只想从每个子文件夹加载1000个图像。
举个例子，我的目录结构如下:a是父目录，在A中有X1、X2、.、Xn子目录。我只想从X1，X2，.，Xn中抽
浏览 2提问于2021-01-03得票数 1
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我正在尝试使用现有的CNN模型教程和我自己的数据集，因为我是新手，我想了解这个概念。 我不明白的是标签y的值。如何训练模型为每个样本x赋予标签y？有没有一种比使用for lop更好的方法将我的数据加载到cnn？ 我有一个由5只动物组成的数据集，总共有1725只动物。例如，dog =3个图像。cats = 54个图像。npimport os import tenso
浏览 14提问于2019-02-28得票数 0
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我一直在通过flyyufelix "“的git存储库来微调初始v3网络，我想训练网络来检测疾病，所以我有两组图像，一组有疾病，另一组没有疾病。git说X_train，Y_train，X_valid，Y_valid = load_data()他加载cifar数据集，git要求我们创建我们自己的load_data() function.The作者有如下代码import cv2from keras impor
浏览 24提问于2018-01-04得票数 2
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我的目录如下所示： ->masks ->masks我只想加载class-1和class-2中的掩码。
浏览 1提问于2019-12-24得票数 0
我正在尝试使用Keras和Tensorflow实现卷积神经网络。我有以下代码：from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D train_generator, epochs=50)
问题是在我得
浏览 0提问于2017-07-10得票数 4
我是用Keras来理解图像分类的。有一个叫做图像数据生成器的函数，用来准备一个图像进行处理。train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.vgg16.preprocess_inputplt.imshow(imgs[0])train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_fun
浏览 10提问于2021-12-09得票数 1
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基本上，我会使用keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()和flow_from_directory()来加载和增强图像数据集。目录的结构如下所示，一切都可以正常工作：...class_a/......a_image_2.jpg......b_image_2.jpg
但是，一些数据集(如ISIC 2019)采
浏览 1提问于2021-08-02得票数 2
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因此，显然，我希望在Keras中的flow_from_directory帮助下按需加载目录中的数据。./Dataset/
.在各种情况下，我都使用过flow_from_directory、flow和flow_from_dataframe，但在这些情况下，我遇到了分类问题，并且在目录中有n个文件夹供n个类使用。如何在需要培训自动编码器时从目录
浏览 0提问于2019-03-08得票数 3
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我正在尝试使用keras flow_from_directory来训练一个模型。但它不会在时代之后重复数据(即，当所有数据都被迭代时)。我也找不到任何选择。下面是我训练时生成数据的代码。例如，如果总图像= 70 batch_size = 32，那么在第一次和第二次迭代中得到32幅图像，而第三次则给出6幅图像。实际上，我正试图训练一个GAN，其中一批图像是从Generator生成的，然后它与一批真实图像连接起来，然后传递给判别器-模型和GAN-模型来训练。e > 0 and e % 2000 == 0
浏览 0提问于2019-09-17得票数 4
我正在使用Spark2.4.4和python中的Scala2.11后端在databricks中构建一个卷积神经网络。我已经建立了CNN之前，但这是我第一次使用星火(数据库)和AWS s3。AWS中的文件如下所示：
然后列出每个目录中对应于其类别(0、1、2、3)的图像列表。的flow_from_directory</
浏览 2提问于2020-04-06得票数 0
我正在使用传输学习来建立一个图像识别模型，使用预先训练的VGG网络在Keras和排除最终完全连接层，以获得输出权重。然后，我使用这些输出权重来输入我的新模型，这个模型有几个层次，还有一个我自己正在训练的完全连接的新层。完全连接的层映射到我试图预测的输出类的数量。pri
浏览 2提问于2018-03-02得票数 0
这是我在colab中运行以下命令时驱动器的目录树或结构 !ls gdrive sample_data !，这些文件和数据位于狗与猫的火车、有效和测试目录中。从上面的代码中，我们可以看到文件和狗与猫的文件夹都在同一个目录中。 #I specified the paths as string
train_path='./dogs-vs-cats/test/' 并且运行了
浏览 31提问于2020-08-18得票数 0
这是一个概念的证明练习。实际的最终产品将涉及10万到50万张图片。考虑到图像的数量和大小，我决定研究Keras 'flow_from_directory‘功能。为了绑定问题，我创建了图像和目录类别的子集。在大约100张左右的图像中，脚本在大约30秒内完成。instance-4 > ls -1 ./data/val
cat
浏览 0提问于2018-01-18得票数 4
我正在使用Keras训练一个图像分类CNN。利用ImageDataGenerator函数，对训练图像(如旋转、剪切、缩放)进行了随机变换。我的理解是，在传递到模型之前，这些转换被随机地应用于每个图像。( 1)如何确保在训练时包括图像的特定旋转(例如90°、180°、270°)。2)将steps_per_epoch参数设置为数据集的唯一样本数，除以flow_from_directory方法中定义的批处理大小。这是
浏览 2提问于2017-08-31得票数 7
我正在尝试使用tensorflow.keras构建一个语义分割模型。我使用的数据集将图像和掩码存储在单独的目录中，每个文件名都是一个id，用于将图像文件与其各自的掩码映射。以下是dataset目录的结构： - rendered_imges - image_1.tif - masks
浏览 0提问于2019-06-09得票数 5
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