tensorflow2.0 ImageDataGenerator中關于flow_from_directory返回值的方法列舉

• ImageDataGenerator
• • ImageDataGenerator.flow_from_directory

ImageDataGenerator

tensorflow中用于數據讀入處理等問題的包，使用起來較為方便，也提供了很多方法供大家靈活使用具體見鏈接 link.

ImageDataGenerator.flow_from_directory

由于在模型測試時需要對數據進行詳細了解，故記錄一下flow_from_directory返回的方法。本人的數據集格式如下：

用于測試的圖片生成器代碼如下

// An highlighted block validation_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255) val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(directory='Test',batch_size=4, shuffle=False, target_size=(224, 224), class_mode='categorical')

介紹val_data_gen 自帶的方法：

val_data_gen.n 或 val_data_gen.samples ：返回directory中所有圖片的數量，本人為Test文件夾下所有圖片的數量；

val_data_gen.batch_size ：為設置的batch_size大小，本例為4；

val_data_gen.num_classes 或 val_data_gen.labels ： 共幾類，本例中文件夾下分為Positive、Negative、Neutral，故為3；

val_data_gen._filepaths 或 val_data_gen.filepaths ：返回所有圖片路徑列表，本例為[‘Test/Negative/Picture_00000.jpg’, ‘Test/Negative/Picture_00027.jpg’… ‘Test/Negative/Picture_00028.jpg’] ；

val_data_gen.class_indices : 返回類別對應的類別數字，本例為 {‘Negative’: 0, ‘Neutral’: 1, ‘Positive’: 2}；

val_data_gen.directory ：返回根目錄，本例為 Test；

val_data_gen.filenames ：返回每類圖片的路徑，本例為 Negative/Picture_00000.jpg 等；

還有其他一些方法，可以使用dir(val_data_gen)方法自行測試。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的flow_from_directory返回值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。