Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了一种简单而高效的方式来构建和训练神经网络模型。在Keras中,使用flow_from_directory
函数可以从目录中读取图像数据,并自动将其转换为模型所需的格式。如果想要获取每个类别的样本数量,可以使用flow_from_directory
函数的class_indices
属性。
class_indices
属性是一个字典,它将类别名称映射到对应的索引值。通过遍历这个字典,可以获取每个类别的样本数量。以下是一个示例代码:
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 定义图像生成器
datagen = ImageDataGenerator()
# 从目录中读取图像数据
data_generator = datagen.flow_from_directory(
directory='path/to/dataset',
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='categorical')
# 获取类别名称和对应的索引值
class_indices = data_generator.class_indices
# 遍历字典,获取每个类别的样本数量
for class_name, class_index in class_indices.items():
# 使用class_index作为过滤条件,获取对应类别的样本数量
num_samples = len(data_generator.labels[data_generator.labels == class_index])
print(f"类别 {class_name} 的样本数量为 {num_samples} 个")
在上述代码中,首先定义了一个图像生成器datagen
,然后使用flow_from_directory
函数从指定目录中读取图像数据。接着,通过class_indices
属性获取类别名称和对应的索引值。最后,使用索引值作为过滤条件,统计每个类别的样本数量并打印输出。
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