Keras flow_from_directory()从所选子目录中只读

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了方便易用的高级API，用于构建和训练神经网络模型。其中的flow_from_directory()函数是Keras中用于从所选子目录中读取图像数据的函数。

flow_from_directory()函数的作用是从指定的目录中读取图像数据，并将其转换为模型可用的数据格式。该函数可以自动地从子目录中读取图像，并根据子目录的名称为图像数据进行标签编码。这样，我们可以方便地将图像数据与对应的标签一起用于模型的训练和评估。

该函数的参数包括：

• directory：指定的目录路径，该目录下应包含子目录，每个子目录代表一个类别，子目录中的图像将被标记为该类别。
• target_size：指定图像的目标尺寸，可以是一个整数或元组。如果是整数，则图像将被调整为等比例缩放，保持宽高比不变；如果是元组，则图像将被调整为指定的尺寸。
• batch_size：指定每个批次的图像数量。
• class_mode：指定标签的类型，可以是"categorical"（多分类问题）、"binary"（二分类问题）、"sparse"（稀疏标签问题）或"None"（无标签问题）。
• shuffle：指定是否在每个epoch之前对图像进行洗牌。
• seed：指定随机数种子，用于洗牌操作的随机性。

flow_from_directory()函数的优势在于它可以方便地从子目录中读取图像数据，并自动进行标签编码，减少了手动处理数据的工作量。同时，它还支持对图像进行预处理操作，如缩放、裁剪、归一化等，以满足不同模型对数据的要求。

该函数适用于各种图像分类任务，如物体识别、人脸识别、图像风格转换等。在使用该函数时，可以结合腾讯云的相关产品进行图像数据的存储和处理，例如使用腾讯云对象存储 COS 存储图像数据，使用腾讯云图像处理服务对图像进行预处理，使用腾讯云机器学习平台进行模型训练和推理等。

更多关于Keras的flow_from_directory()函数的详细信息和使用示例，可以参考腾讯云的文档：Keras flow_from_directory()函数介绍。