keras - 使用 ImageDataGenerator.flow_from_directory 时如何获取真实标签

Question

我有一个代码正在运行，其中作为数据输入我有两个 numpy 数组 (X_train,y_true)。我喜欢 ImageDataGenerator 的数据扩充。

我可以用它来获取相应的 numpy 数组吗？

这里有一些代码:

train_data_dir="Path to directory containing for each class a directory of images"

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
                         horizontal_flip=True,
                         rotation_range=360)
generator = datagen.flow_from_directory(
       train_data_dir,
       target_size=(img_width, img_height),
       batch_size=22,
       class_mode=None,
       shuffle=True)

x=generator.next()

现在 x 一个 np.array，包含我的两个类(class)的图像。我可以在某处找到带有标签的相应数组吗？

Answer 1

这很简单。生成器必须同时输出 x 和 y:

x, y = generator.next()

另一个选项取决于你的 python:

x, y = next(generator)

尽管您的生成器没有返回任何 Y，因为您使用了 class_mode=None。

您应该使用其中一种来使生成器生成标签:

• 分类
• 二进制
• 稀疏

通常，出于多类目的，您会选择“分类”。对于一类(是/否)，使用“二进制”。