11、Kaggle猫狗分类挑战：AlexNet实现与评估

Kaggle猫狗分类挑战：AlexNet实现与评估

1. 数据预处理与HDF5数据集生成器

在处理图像数据时，数据预处理是至关重要的一步。我们可以使用一系列的预处理器对图像进行处理，例如：
- SimplePreprocessor ：将图像调整为固定大小。
- MeanPreprocessor ：执行均值减法。
- ImageToArrayPreprocessor ：将图像转换为Keras兼容的数组。

以下是数据预处理和HDF5数据集生成器的相关代码：

# 示例代码，展示数据预处理和HDF5数据集生成器的使用
if self.aug is not None:
    (images, labels) = next(self.aug.flow(images,
                                          labels, batch_size=self.batchSize))
yield (images, labels)
epochs += 1

def close(self):
    self.db.close()

在上述代码中，我们可以看到如何在数据生成器中链式调用预处理器。如果提供了数据增强器（ aug ），还可以对图像应用数据增强。在所有小批量数据处理完成后，会增加总训练轮数（ epochs ）。 close 方法用