在keras cnn中加载多张没有标签的图片

Keras是一个开源的深度学习库，可用于搭建和训练神经网络。而CNN（卷积神经网络）是一种常用于图像处理任务的深度学习模型。

在Keras中加载多张没有标签的图片可以通过以下步骤完成：

导入所需库和模块：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
import os

设置图片路径和批量大小：

img_path = 'your_image_folder_path'
batch_size = 32

创建一个ImageDataGenerator对象，用于加载图片并进行预处理：

data_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

使用flow_from_directory()函数加载图片数据：

image_generator = data_generator.flow_from_directory(
    img_path,
    target_size=(image_width, image_height),  # 设置图片的目标大小
    batch_size=batch_size,
    class_mode=None,  # 不需要标签
    shuffle=False  # 不需要乱序
)

使用for循环遍历image_generator来获取每一批图片数据：

for batch in image_generator:
    # batch是一个批次的图片数据，可以进行相应的处理操作
    images = batch
    # 这里可以对images进行进一步的处理，如预测等

以上步骤中，首先需要指定图片文件夹的路径和批量大小。然后通过ImageDataGenerator进行图片的加载和预处理，其中rescale参数将像素值缩放到0到1之间。接下来使用flow_from_directory()函数从指定路径加载图片数据，设置了目标大小、批量大小、不需要标签和不需要乱序。最后使用for循环遍历image_generator来获取每一批的图片数据，可以进行进一步的处理操作。

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