我使用的是fer2013数据集，当我使用datagen.flow_from_directory函数时，它找不到目录中的所有图像。./255, train_data_dir,target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), subset='training')
val
浏览 215提问于2020-08-28得票数 0
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我正在研究CNN模型，我很想知道如何将datagen.flow_from_directory()给出的输出转换成一个颠簸的数组。datagen.flow_from_directory()的格式是directoryiterator。 subset='training')
vali_data_gen = datagen.flow_fr
浏览 5提问于2020-04-05得票数 2
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我想设计一个CNN模型来分类有200000个不同字体和字母表的图像数据集。图像位于8个不同的文件夹中，文件夹名从1级到8级。我想对该文件夹中的图像进行分类，以了解图像显示的字母表。在没有显示字母表的文件的情况下，我如何做到这一点？ directory, label = None, subset="training", image_size=(32, 32),
ba
浏览 4提问于2021-08-03得票数 1
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我正在使用google，我需要从我的本地驱动器加载数据。我怎么能用get_file做到这一点呢？来源应该是什么？
浏览 0提问于2020-01-07得票数 1
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正如我在我的研究中所读到的，没有必要用同样大小的输入来填充卷积神经网络，因为我们可以应用所谓的空间金字塔池作为一层，在我们需要相同大小的输入的完全连接的层之前，得到相同大小的图像。这对我来说很清楚。但我完全不知道如何获得输入，在我的例子中，一堆不同大小的图像，在有用的数据帧或数组中.from PIL import Image im = Image.open('
浏览 1提问于2020-04-01得票数 1
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./255)
cat_train_datagen = datagen.flow_from_directory('..cats',dog_train_datagen = datagen.flow_from_directorybatch_size=500, shuffle=True)
cat_valid_datagen = <em
浏览 0提问于2021-10-15得票数 0
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from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_it = datagen.flow_from_directoryfirstThousandTransformed/', class_mode='categorical', batch_size=64, color_mode="grayscale")
val_it = datagen.flow_from_directory<
浏览 1提问于2020-07-15得票数 0
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./255) #rescales [0,1]
train_generator = datagen.flow_from_directory(train_data_dir, target_size=(img_width
浏览 0提问于2018-06-23得票数 5
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= ''val_map2_dir = ''
train_map1_generator = datagen.flow_from_dir
浏览 29提问于2021-07-09得票数 0
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在使用下面的代码时： directory = os.path.join(dataset_root_path
浏览 3提问于2017-09-23得票数 1
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如果我在一个文件夹中有10个图像，我将如何使用这段代码，因为load_img函数只是加载了1个图像，并且我想加载包含10个图像的文件夹，并在所有图像上应用数据生成，有帮助吗？
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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datagen=ImageDataGenerator()如何从生成器获取创建的数据和标记numpy数组
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
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keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255, validation_split=0.3)train1 = datagen.flow_from_directory('C:/Users/hamza/Desktop/kkk/TrainD', seed=123, subset='training')
val = datagen.flow
浏览 8提问于2022-05-20得票数 -1
./255)
TRAIN_DIR, )
TRAIN_DIR,)
这里，我正在考虑使用val_generator将验证数据集分成
浏览 3提问于2022-05-05得票数 8
我想通过map将函数(gaussian_filter)应用到我的数据集datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(vertical_flip=True)
training_set = datagen.flow_from_directory('/home/train/',target_size=(224, 224)
浏览 3提问于2020-09-10得票数 1
0.2, fill_mode='nearest')
train_generator = datagen.flow_from_directoryimg_height),class_mode='categorical')
val_generator = datagen.flow_from_directoryim
浏览 1提问于2018-07-12得票数 11
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./255)
test_path,
generator = datagen.flow_from_directory
浏览 3提问于2019-11-05得票数 0
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=0.2, horizontal_flip=True,train_ds = datagen.flow_from_directory('/home/train/') 为了解释更多，我想在同一张图像上应用两个不同的增强函数，也就是说，如果我们采样5张图像，我们最终得到2×5= 10个批量增强的观察值 那么我该如何继续呢？
浏览 23提问于2020-09-17得票数 0
我的问题是，准确率不超过6% (卡格尔的狗品种挑战，120个等级，datagen.flow_from_directory生成的数据)train_generator = datagen.flow_from_directory(train_data_dir,to_categorical(train_generator.classes , num_classes=num_classes)
validation_gener
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
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tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
并通过目录流数据集： ... , ... ... ,
浏览 6提问于2020-07-01得票数 2
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