我已经写了一个数据增强和保存图像的代码。目前还没有创建模型。我计划首先创建增强的图像，然后训练我的模型later.The问题是并不是所有的图像都进行了增强和保存。我有275张图片，范围是50张，这意味着总共应该有13750张图片被创建，但我只从增强中获得了大约7500张图片。我试着调试，发现在读取图像和增强图像时没有问题，而是。
浏览 9提问于2019-12-26得票数 1
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我正在尝试在keras中创建一个CNN，但我希望它只有一个类，所以只有一个概率作为输出。因此，我使用sigmoid函数来预测概率(不能对一个类使用softmax，我最终记住了这一点)。通常情况下，我会使用1概率来获得损失，并使用优化器来减少损失，因为我们所有的答案都将是1。但是，我不确定如何在keras和atm中实现所有它们的目标都是1的事实。它抛出了以下错误： 收到的标签值1超出了[0，1]的有效范围</e
浏览 25提问于2020-06-20得票数 0
要使用Keras训练模型，我是否应该将所有图像加载到一个数组中以创建类似于或者，有没有更好的方法在训练过程中实时读取图像。我不寻找ImageDataGenerator类，因为我的输出是一个点数组，而不是基于目录名的类。我设法让我的数据csv文件在9列中包含点数组和图像文件名，如下所示：
x1 x2 .....x8 Image_file_name
浏览 9提问于2019-07-21得票数 0
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我刚接触过keras，在测试了一些带有mnist图像的教程之后，我想用我自己的数据集进行培训。数据是从0到9的数字的.png图像.我将它们分成10个类，每个类分别包含100个数字的.png图像(因此，一个文件夹为0，一个文件夹为1，一个文件夹为2等等)。现在，我想知道如何用python加载图像，以便keras使用它们？
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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用于分类的图像转换器
、、、
我正在尝试转换图像进行分类，但找不到解决方案。 实际代码转换的是一张图片，而不是整个文件夹。有没有办法读取文件夹“图像”中的所有图像，并将它们转换到带有骨架结构的文件夹“输出”中？
浏览 20提问于2020-10-27得票数 1
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
我想训练一个模型来使用Keras生成新图像，并且我将使用ImageDataGenerator类来生成一批图像。 问题是我找不到一种方法来使用这个类来生成训练并将批次标记为图像。我想传递给模型作为训练一些图像和标签一些其他图像。 此外，我需要从硬盘中读取每批图像，因为数据集太大，无法加载到内存中。 此外，还可以使用ImageDataGenerator方法的<
浏览 32提问于2019-02-11得票数 1
我有一个关于flow_from_directory模块的ImageDataGenerator方法的问题。我的标签是2D图像，所以我需要为图像和掩码生成具有相同转换的增广数据。阅读，看起来flow_from_directory只接受几种格式的图像(PNG、JPG或BMP)。那么，.mhd图像或者一个粗大的数组呢？我能把它们喂到这个模块吗？谢谢
浏览 3提问于2017-04-10得票数 0
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., 0.0]]最后，预处理的图像是我的X_train数据。(n, 224, 224, 3)(n, 8, 36)
到目前为止，我正在手动处理图像，然后加载预处理后的
浏览 0提问于2020-06-03得票数 0
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我正在从一份报纸上训练一个网络，上面写着：
我使用ImageDataGenerator类后面跟着flow_from_directory()从训练集映像目录中获取图像。我不知道我需要使用哪些参数组合，才能得到每幅图像的平均值为0.5，每个RGB通道中的
浏览 0提问于2021-04-07得票数 0
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我正在使用带有flow_from_dataframe的ImageDataGenerator来加载数据集。ImageDataGenerator允许您像这样指定一个重新缩放因子但是，如果我想在-1,1范围内重新缩放图像images -= 128.0如何在ImageDataGenerator<em
浏览 0提问于2021-01-28得票数 0
我正在使用ImageDataGenerator和flow_from_directory在Keras中训练一个深度神经网络。数据位于一个文件夹中。因此，在使用ImageDataGenerator创建生成器时，我使用了validation_split=0.x。然后，我创建了两个流，一个用于训练，另一个用于验证，分别使用带有subset="training"和subset="
浏览 0提问于2018-06-07得票数 12
我正试图在Python3.7中使用Keras/Tensorflow中的U进行多类培训。我只在灰度(1通道)中执行.jpg图像(值为0,255的值的图像)的二进制训练，我用ImageDataGenerator类加载了这些图像。在本例中，我需要加载1通道.tif图像，其值为，范围从-1000到7000。据我所知，ImageDataGenerator将图像
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
我试图根据ImageDataGenerator生成的随机数绘制图像，但由于错误，我无法绘制图像。test_datagen = ImageDataGenerator(
test_gen = test_datagen.flow_from_directory，它在上面使用，但是当随机生成的数字很高时，它会给我带来错误。IndexError: inde
浏览 3提问于2022-03-08得票数 0
我最近开始在一个项目中利用Keras的flow_from_dataframe()特性，并决定用MNIST数据集来测试它。我还使用迁移学习，导入VGG16作为基础，并在softmax层10之前添加我自己的512节点relu密集层和0.5丢失率。(用于数字0-9)。我使用rmsprop (lr=1e-4)作为优化器。当我启动我的环境时，它调用来自Git的最新版本的keras_preprocessing，它支持绝对目录和大
浏览 3提问于2018-12-06得票数 1
我想训练一个图像分类网络。
我有一个文件夹中的所有图像和一个带有标签和大量元数据的.json文件。我编写了几个函数来提取对应于我想要训练的类的图像，对它们进行洗牌，然后随机地将它们分成一列火车和一个val-列表。数据集，以便在Tensorflow中使用。问题是，我不能使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory，因为alle图像
浏览 7提问于2022-08-23得票数 0
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我正在尝试训练一个神经网络(自动编码器)来读取文件夹中的“.tif”图像，所以我决定使用ImageDataGenerator类。图像的值是变量，有时最大值可以是4000，有时可以是0.5，但当我使用上面提到的类及其方法(flow_from_directory或flow_from_dataframe)时，就像图像被自动重新缩放一样是否可以将这些值保留为以前的值？代码有什么问题吗？tr
浏览 21提问于2019-05-16得票数 0
我使用Keras功能ImageDataGenerator()生成培训和验证数据集。我试图了解这个函数在内部做什么.这个函数执行的预处理步骤是什么？在哪里可以找到这个函数的源代码？
浏览 2提问于2017-12-13得票数 0
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train_datagen = ImageDataGenerator( shear_range=0.2, horizontal_flip=True)
class_mode='binary')
validation_generator
浏览 0提问于2018-10-29得票数 9
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我已经使用ImageDataGenerator类及其来自Tensorflow Keras的flow_from_directory方法创建了Python图像数据生成器，如下所示。我想在单独的Python文件中执行图像预处理和模型构建，所以我必须保存这些生成器(train_generator、val_generator和test_generator对象)，然后将它们加载到模型构建文件中train_datagen = <e
浏览 37提问于2021-11-10得票数 0
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