修改 Keras ImageDataGenerator 的类名部分和 flow_from_directory
modify the classname part of Keras ImageDataGenerator and flow_from_directory
我想知道是否可以更改 flow_from_directory
函数以提供我想要的 class names
。
例如,我有名称为 101, 102
和 flow_from_directory
的文件夹,我将 y
/class names
作为 101
和 102
,但我需要 y
中的 [1,0,1]
和 [0,1,0]
用于 多标签分类 。
flow_from_directory
.
中的类似内容
if folder_name == 101:
y=[1,0,1]
if folder_name == 102:
y=[0,1,0]
提前致谢。
如果您尝试将列表分配给 flow_from_directory
中的单个 class 名称,您将收到错误消息
对于多标签 classification ,创建一个 pandas Dataframe,将文件名和标签作为列,如本例所示,并使用 flow_from_dataframe
代替
然后使用 train 目录作为图像目录创建你的 train 生成器
train_gen = ImageDataGenerator().flow_from_dataframe(
df,
directory=train_dir,
x_col='filename',
y_col='labels',
class_mode='categorical'
)
我想知道是否可以更改 flow_from_directory
函数以提供我想要的 class names
。
例如,我有名称为 101, 102
和 flow_from_directory
的文件夹,我将 y
/class names
作为 101
和 102
,但我需要 y
中的 [1,0,1]
和 [0,1,0]
用于 多标签分类 。
flow_from_directory
.
if folder_name == 101:
y=[1,0,1]
if folder_name == 102:
y=[0,1,0]
提前致谢。
如果您尝试将列表分配给 flow_from_directory
中的单个 class 名称,您将收到错误消息
对于多标签 classification ,创建一个 pandas Dataframe,将文件名和标签作为列,如本例所示,并使用 flow_from_dataframe
代替
然后使用 train 目录作为图像目录创建你的 train 生成器
train_gen = ImageDataGenerator().flow_from_dataframe(
df,
directory=train_dir,
x_col='filename',
y_col='labels',
class_mode='categorical'
)