flow_from_directory返回值

最新推荐文章于 2022-05-04 15:33:19 发布

认真的moon

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41873248/article/details/116614585

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tensorflow2.0 ImageDataGenerator中关于flow_from_directory返回值的方法列举

ImageDataGenerator
- ImageDataGenerator.flow_from_directory

ImageDataGenerator

tensorflow中用于数据读入处理等问题的包，使用起来较为方便，也提供了很多方法供大家灵活使用具体见链接 link.

ImageDataGenerator.flow_from_directory

由于在模型测试时需要对数据进行详细了解，故记录一下flow_from_directory返回的方法。本人的数据集格式如下：
其中每个文件夹存放分类的图片
用于测试的图片生成器代码如下

// An highlighted block
validation_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1.

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深入解析 ipoib_verbs.c：IPoIB 驱动中的核心实现

数字人生

01-16

559

这个文件主要涉及ipoib驱动中与多播操作和队列对初始化相关的核心功能。通过和函数，驱动能够管理 QP 与多播组的关联。函数负责将 QP 从RESET状态逐步初始化到RTS状态，以确保其能够正常工作。此外，和分别负责设备的初始化和资源清理，确保资源的正确分配和释放。最后，函数处理各种 InfiniBand 设备事件，确保驱动在设备状态变化时能够做出适当的响应。这段代码主要实现了IPoIB驱动中与多播组操作、QP初始化与清理、设备初始化与清理以及事件处理等功能。

keras ImageDataGenerator类（1）-flow_from_directory

chenvvei的博客

04-17

4505

1前言 ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练；对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； ——————————————

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ImageDataGenerator生成器的flow，flow_from_directory用法

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模仿 ImageDataGenerator().flow_from_directory() 实现的图片数据集导入，但返回的是数据与标签

m0_48209770的博客

05-04

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import os import numpy as np from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img # 多类独热码 def load_dataset_CNN(base_dir, target_size, color_mode='rgb', shuffle=True): X, y = [], []

ImageDataGenerator生成器的flow_from_directory（）函数

weixin_43786241的博客

08-16

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作用：获取目录的路径并生成增强数据批参数如下： def flow_from_directory(self, directory, target_size=(256, 256), color_mode='rgb', ...

tensorflow数据集制作方法之ImageDataGenerator-flow_from_directory

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在

03-03

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import cv2 #正则匹配使用： import re import os #此库用于拷贝，删除，移动，复制以及解压缩 import shutil import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt #如此读取图像，直接返回numpy.ndarray #img=cv2.im

keras中model.evaluate()函数使用从flow_from_directory中生成的测试集一直循环问题

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04-14

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model.evaluate()调用，测试集上检验模型的ACC和Loss

基于SimGAN网络的人眼数据生成方法_SimGAN原理_参考代码

zxm_的博客

07-13

3079

注：此文为复现sim-GAN，参考了一些论文，博客，如有侵权请联系，我附上原出处。由于一些格式原因，文章有些部分会比较慢，请见谅。 Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training 通过对抗的训练来从模拟和无监督图像中学习文章目录摘要第1章引言1.1背景介绍与研究意义1.2研究内容与目标第.........

File "E:\pythonProject1\text.py", line 69, in <module> x=train_data_generator, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'train_data_generator' is not defined

最新发布

03-31

比如使用ImageDataGenerator和flow_from_directory方法。 2. 检查导入：是否导入了必要的模块，如from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator？ 3. 检查作用域：生成器是否在正确的代码...

ImageDataGenerator.flow_from_directory(...)

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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） # 定义输入数据的大小和批次大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 #即使读取的图片分辨率大小和image_size指定的大小不一致也没关系， #会对输入图片进行自动截取image_size指定的大...

利用keras中image.ImageDataGenerator.flow_from_directory()实现从文件夹中提取图片和进行简单归一化处理

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https://blog.youkuaiyun.com/u012193416/article/details/79368855

keras flow_from_directory()

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keras利用flow_from_directoryt自己构建数据集

重剑无锋博客

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ImageDataGenerator.flow 函数 def flow(self, x, y=None, batch_size=32, shuffle=True, sample_weight=None, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format...

【计算视觉】ImageDataGenerator生成器的flow，flow_from_directory用法

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keras生成器的flow方法实例（flow_from_directory）

Pierce_KK的博客

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flow 是使用生成器进行数据增强的一种方法，具体的参数列表可以参考官网，实例如下， # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time : @Author : kkk @File : @Software: PyCharm """ from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, im...

Tensorflow2中ImageDataGenerator中flow_from_directory()和image_dataset_from_directory()区别

soderayer的博客

09-13

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这两个函数经常用来创建深度学习的数据集，有些类似，但也有不同，不同在于数据返回的类型不一样。 1.flow_from_directory() keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory() def flow_from_directory(self, directory: Any,

flow_from_directory

06-03

`flow_from_directory` 是 Keras 中一个用于从目录中读取图像数据的函数。它会从指定的目录读取图像文件，并将它们转换为可以输入到神经网络中的张量。这个函数还可以自动进行数据增强，以提高模型的泛化能力。使用 `flow_from_directory` 函数需要指定以下参数： - `directory`: 字符串，图像所在的目录路径。 - `target_size`: 元组，将图像缩放到的大小。 - `color_mode`: 颜色模式，可以是 "grayscale"（灰度图像）或 "rgb"（彩色图像）。 - `batch_size`: 整数，每个批次中包含的样本数。 - `class_mode`: 类别模式，可以是 "categorical"（多分类问题）、"binary"（二分类问题）或 None（无标签数据）。 - `shuffle`: 是否打乱样本的顺序。 - `seed`: 随机种子，用于打乱样本顺序的随机数生成器的种子值。 - `subset`: 子集类型，可以是 "training"（训练集）、"validation"（验证集）或 "testing"（测试集）。 `flow_from_directory` 函数会返回一个迭代器，可以使用 `next()` 方法从中获取一个批次的数据。例如： ``` from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = datagen.flow_from_directory( 'data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') x_batch, y_batch = next(train_generator) ``` 这个例子中，我们使用一个 `ImageDataGenerator` 对象来对图像进行归一化处理，然后使用 `flow_from_directory` 函数从 "data/train" 目录中读取图像。每个批次包含 32 张大小为 (224, 224) 的彩色图像，标签使用多分类模式表示。最后，我们可以使用 `next()` 方法从迭代器中获取一个批次的数据。