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如何调用image_generator.flow_from_directory读取的图片

时间: 2024-10-29 16:10:39 浏览: 53

在Keras的ImageDataGenerator类中，`flow_from_directory`方法是一个用于从目录结构中生成图像数据集的便捷工具。以下是调用这个方法的基本步骤： 1. 首先，你需要导入所需的库和模块： ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ``` 2. 创建ImageDataGenerator实例，并设置必要的参数。例如，指定数据源的路径、图像大小、批处理大小等： ```python img_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, # 对像素值归一化 rotation_range=20, # 图像随机旋转角度范围 width_shift_range=0.2, # 水平平移范围 height_shift_range=0.2, # 垂直平移范围 shear_range=0.2, # 切割角度 zoom_range=0.2, # 缩放比例 horizontal_flip=True, # 水平翻转 vertical_flip=False) # 垂直翻转 ``` 3. 使用`flow_from_directory`方法，传入训练或验证数据的根目录，以及一些额外选项，如目标类别数（如果有的话）、shuffle（是否打乱顺序）和batch_size： ```python train_data_gen = img_datagen.flow_from_directory( 'path/to/train/directory', target_size=(img_height, img_width), # 根据需要设定的图像尺寸 batch_size=batch_size, class_mode='binary' if binary_classification else 'categorical', # 类别模式 shuffle=True, ) ``` 4. 如果你想同时获取标签和图像，可以这样调用： ```python (x_train, y_train) = train_data_gen.next() ``` 这里，x_train就是包含图像的数据，y_train则是对应的标签。

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