我对keras文档中的代码有问题。在下面的代码中，它只加载了1个图像。如果我在一个文件夹中有10个图像，我将如何使用这段代码，因为load_img函数只是加载了1个图像，并且我想加载包含10个图像的文件夹，并在所有图像上应用数据生成，有帮助吗？from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,
datagen=
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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我有一个结构如下的训练图像集： 1.jpg ...jpg 1.jpg/augmented/ aug_1.jpg aug_1
浏览 8提问于2018-02-18得票数 4
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我在文件夹中排序了一堆数据，如下所示：我需要建立一个DataIterator来拟合神经网络模型中的数据。当数据是图像时，使用Keras类ImageDataGenerator及其方法flow_from_directory解决这个问题的例子很多，但当数据是csv结构时就没有了。每个csv文件都是一个512x11浮点数数组，表示传感器所要求的功率。我考虑将每个CSV转换成图像格式，然后应用ImageDa
浏览 0提问于2018-12-05得票数 4
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我试图使用Keras的ImageDataGenerator加载数据集。数据的层次结构如下：study1_positive文件夹包含图像。ImageDataGenerator.flow_from_directory不能与此文件夹结构一起使用，因此我尝试使用flow_from_dataframe方法。下面是传递给DataFrame方法的Pandas flo
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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我正在试图找出如何从一个从keras返回的热编码向量中确定类。问题是，我使用flow_from_directory和ImageDataGenerator来训练我的网络，导致keras自动将文件夹结构转换为类向量以获得知识，我如何着手解决这个问题？下面是我的培训是如何在代码中列出的： 'model.checkpoint.hd
浏览 1提问于2019-09-09得票数 0
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我使用Keras flow_from_directory从多个文件夹加载图像。每个文件夹的图像数量从1500到9500不等。根据我的理解，keras ImageDataGenerator将所有图像加载到子文件夹中，但我只想从每个子文件夹加载1000个图像。
举个例子，我的目录结构如下:a是父目录，在A中有X1、X2、.
浏览 2提问于2021-01-03得票数 1
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我有一套训练的55k图像，分为40个不同的类别。一些类别有~2000图像，而另一些类别有~20k图像。每幅图像的分辨率为1080x1440。我正在使用tensorflow inceptionV3 Imagenet对这些图像进行再培训，但是我得到的结果并不好。该程序不能正确地对图像进行分类。在所有测试集的所有图像中，期望标记的准确性都很低。，如缩放，裁剪，测试批次大小，验证批大小等，因为我不熟悉如何使用它们。Placeholder --output_la
浏览 2提问于2018-04-22得票数 0
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从单个图像生成图像数据集
、、、、
我有一张图片是这样的：我需要生成一个图像数据集，它保留了这幅图像的基本特征，但是增加了一些噪声，比如我们在1:30的时候看到了一条线。主要是图像的粉红色部分(垂直线)，蓝色部分(中央蓝色色调)和黄色/绿色部分在边缘。我希望以一种我可以控制这三件事的方式来“学习”这个图像，并随机生成：
蓝色中央色调的小变化和大小，colorYellow/Green，，垂直粉红线的厚度和它们的大小(我可以扩大它们的大小，而
浏览 3提问于2020-10-16得票数 2
文件夹的结构如下： |---train_set | |-- img02.jpg |---val_set
我在train_set中没有名为class label的子文件夹。但是，我有一个从图像名称到类标签的字典，比如map = {'img01.jpg': 10, 'img02.jpg': 3, 'img03.j
浏览 14提问于2020-02-13得票数 0
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遵循这教程，我尝试在我的自定义对象数据集上应用Keras的ImageDataGenerator预处理。import categorical_crossentropyfrom=r'data/Object-samples/train', target_size=(224,224), batch_size=10)
va
浏览 0提问于2022-06-11得票数 0
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由于在使用Keras ImageDataGenerator时没有将培训集和标签分开，而是依赖于文件夹结构。如何获得分类报告，即如何获得/计算精度、召回和F1？这就是我尝试过的，我得到了一个错误，就是抱怨train_generator没有argmax。我怎么才能解决这个问题？AttributeError：'DirectoryIterator‘对象没有属性'argmax’
train_datagen = ImageDataGenera
浏览 1提问于2020-07-27得票数 1
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我目前正在复制本文中发现的机器学习体系结构：对于如何在TensorFlow上实现这一点，有什么想法吗？'keras.preprocessing.image.DirectoryIterator'>"})，：未能找到能够处理输入的数据适配器：(< 'list'>包含类型{"<class ValueError<class 'NoneType'>的值“)
在深入研究
浏览 14提问于2022-04-04得票数 2
我是新的转移学习，我正在工作的图像分类2类。我使用InceptionV3对这些图像进行分类。我的数据是.jpg格式的。文件夹结构在format.Since下面，我给了"binary_crossentropy“两个类别。但要面对问题。家长文件夹/火车/类别1父文件夹/测试/类别1
父文件夹/测试
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
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编辑：Win 10 x64TF version 2.4.0我有具有如下结构的图像的数据集我正在使用来自tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator的tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageDa
浏览 3提问于2021-01-08得票数 1
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我使用ImageDataGenerator类创建了一个测试数据集：
imgs=tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input).flow_from_directory(r"C:\Users\Abhimanyu\Pictures\CameraRoll",target_size=(224,224),class
浏览 1提问于2022-06-02得票数 1
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我有一个经过训练的模型，我需要在一个大的图像目录上运行推理。我知道我可以使用ImageDataGenerator.flow_from_directory生成一个生成器，但如何将预测结果与文件名关联起来并不明显。理想情况下，给定一个keras模型+图像目录，我希望有一个包含文件名和预测概率的数组。我该如何做到这一点？
浏览 0提问于2020-02-22得票数 1
我正在研究机器学习/深度学习技术的图像数据集。目前，我的图片数据大小为20 GB。google colab最多提供25 at内存。因此，google colab每次都会崩溃。请注意，我需要应用像PCA这样的降维技术，它要求所有数据同时出现在RAM中。否则，我可能会想到将训练数据分成更小的部分。 如何获得更多的RAM或任何其他技术来处理此问题？有人能帮上忙吗？
浏览 84提问于2020-04-24得票数 2
当我尝试使用以下代码片段对一批图像进行预测时，我会收到一条消息，表示没有找到任何图像： class_mode='binary',我的目录结构如下我首先有一个名为dogs_vs_ca
浏览 0提问于2019-05-09得票数 3
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这是我在colab中运行以下命令时驱动器的目录树或结构 !ls gdrive sample_data !从上面的代码中，我们可以看到文件和狗与猫的文件夹都在同一个目录中。 #I specified the paths as string
train_path='./dogs-vs-cats/test/' 并且运行了流动代码我已经导入了keras代码我已经导入了每个列车内所有必要的模块，有效和测试文件夹
浏览 31提问于2020-08-18得票数 0
我想使用ImageDataGenerator，但是我收到了错误ModuleNotFoundError:没有名为'tf‘的模块。不知道是什么问题。我添加了这个tf.版本的来测试它是否工作，它显示了tensorflow的版本。import tensorflow as tf print(tf.__version__)
from tf.keras.preprocessing.image
浏览 3提问于2020-04-08得票数 8
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