자신의 .flow_from_directoryt을 구축 할 수있는 데이터 세트에 대한 Keras 프레임

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현실에서는 종종 데이터 세트에서 발생하는 실제 과정은 이미 데이터 세트로 패키지 mnist 유사 아니라, 사진의 형태로 폴더는이 경우가있다,있다 (예 load_data () 함수) 상관 관계 기능하지 직접 부하, 그래서 여기에 나는 데이터 세트를 구축하는 두 가지 방법을 제안합니다.

방법 1

사용에 관한 데이터를 사용하는 경우) (.flow_from_directory,이 기능은 향상 될 수있다 :

train_datagen = ImageDataGenerator ( 
        재조정 = 1 / 255 , 
        shear_range = 0.2 , 
        zoom_range = 0.2 , 
        horizontal_flip = 참) 

test_datagen = ImageDataGenerator (재조정 = 1 / 255 ) 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
         ' 데이터 / 열차 ' , 
        target_size가 = (150 150 ) 
        BATCH_SIZE = 32 , 
        class_mode = ' 바이너리 ' ) 

validation_generator= test_datagen.flow_from_directory (
         ' 데이터 / 검증 ' , 
        target_size가 = (150, 150 ), 
        BATCH_SIZE = 32 , 
        class_mode = ' 바이너리 ' ) 

model.fit_generator ( 
        train_generator, 
        steps_per_epoch = 2,000 , 
        에포크 = 50 , 
        validation_data = validation_generator, 
        validation_steps = 800 )

ImageDataGenerator ()는 보통 데이터 세트로 짧은 시간 내에 이미지를 향상시킬

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator은 (는 featurewise_center = 거짓, 
    samplewise_center = 거짓, 
    featurewise_std_normalization = 거짓, 
    samplewise_std_normalization = 거짓, 
    zca_whitening = 거짓, 
    zca_epsilon = 1E-6 , 
    rotation_range = 0, 
    width_shift_range가 = 0, 
    height_shift_range가 = 0, 
    shear_range = 0, 
    zoom_range = 0, 
    channel_shift_range = 0, 
    fill_mode= ' 가까운 ' , 
    cval = 0, 
    horizontal_flip = 거짓, 
    vertical_flip = 거짓, 
    재조정 = 없음, 
    preprocessing_function = 없음, 
    data_format = K.image_data_format ())

매개 변수

featurewise_center : 기능 수행 부울 값, 중심 (평균 0)에 대한 입력 데이터 세트
samplewise_center : 부울 평균 각 입력 데이터 샘플 0
featurewise_std_normalization : 부울 값, 입력 데이터 세트로 나눈 표준 편차는 표준화 기능을 수행 완료
samplewise_std_normalization : 자신의 표준 편차로 나눈 각각의 샘플 입력 부울 값
zca_whitening : 부울 값, ZCA 미백 입력 데이터에 적용
zca_epsilon : eposilon ZCA 기본 1E-6를 사용하여
rotation_range : 정수, 랜덤 데이터는 화상 회전 각도를 향상시킬
width_shift_range : 플로트, 화상 폭의 일정 비율이, 진폭 데이터는 수평 오프셋 화상을 향상시키기
height_shift_range : 플로트, 상 높이의 특정 비율은, 진폭 데이터는 수직 오프셋 화상을 향상시키기
shear_range : 플로트 전단 강도 (전단 변형 각 반)
zoom_range : 플로트 또는 모양 [lower,upper]랜덤 진폭 스케일링 목록, 부동 소수점 수 있으면 동등[lower,upper] = [1 - zoom_range, 1+zoom_range]
진폭 임의 채널 오프셋 플로트 : channel_shift_range를
fill_mode :; '상수', '근처의'는, 하나의 '반영'또는 경계점 이후 '랩', 변환 처리에있어서, 소정의 파라미터에 따라 때
cval : 부동 소수점 또는 정수, fill_mode=constant시간, 필러의 경계를 넘어 점의 값을 지정하고 싶습니다
horizontal_flip : 부울 임의 플립 수평
vertical_flip : 부울 임의 수직 반전
재조정 : 기본 달리 값이 데이터 (종래 변환의 다른 애플리케이션)에 곱해 없음 없음 0 또는 스케일링이 수행되지 있지 않은 경우에는, 계수를 스케일링.
preprocessing_function : 함수는 각각의 입력에인가된다. 이 기능은 확대하고 사진을 향상시키기 위해 데이터 후 실행됩니다. 이 함수는, 픽처 (랭크 NumPy와 어레이 (3))의 파라미터를 가져 와서 NumPy와 배열을 갖는 동일한 형상을 출력
data_format : 스트링의 채널 차원 위치 "channel_first"또는 "channel_last"대표 화상 중 하나. 이 파라미터는 Keras 1.x에서의 image_dim_ordering "channel_last"일본어 "TF"에 대응하는 일본어 "일"에 대응하는 "channel_first"이다. "channel_last"데이터 (128,128,3)로 구성되어야하는 상태가 128x128 RGB 화상은, 예를 들면, "channel_first"데이터가 (3128128)로 구성되어야한다. 이 매개 변수의 기본값은 ~/.keras/keras.json설정되지 않을 경우, 값 설정 "channel_last"

flow_from_directory(directory): 以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据

directory: 目标文件夹路径,对于每一个类,该文件夹都要包含一个子文件夹.子文件夹中任何JPG、PNG、BNP、PPM的图片都会被生成器使用.详情请查看此脚本
target_size: 整数tuple,默认为(256, 256). 图像将被resize成该尺寸
color_mode: 颜色模式,为"grayscale","rgb"之一,默认为"rgb".代表这些图片是否会被转换为单通道或三通道的图片.
classes: 可选参数,为子文件夹的列表,如['dogs','cats']默认为None. 若未提供,则该类别列表将从directory下的子文件夹名称/结构自动推断。每一个子文件夹都会被认为是一个新的类。(类别的顺序将按照字母表顺序映射到标签值)。通过属性class_indices可获得文件夹名与类的序号的对应字典。
class_mode: "categorical", "binary", "sparse"或None之一. 默认为"categorical. 该参数决定了返回的标签数组的形式, "categorical"会返回2D的one-hot编码标签,"binary"返回1D的二值标签."sparse"返回1D的整数标签,如果为None则不返回任何标签, 生成器将仅仅生成batch数据, 这种情况在使用model.predict_generator()和model.evaluate_generator()等函数时会用到.
batch_size: batch数据的大小,默认32
shuffle: 是否打乱数据,默认为True
seed: 可选参数,打乱数据和进行变换时的随机数种子
save_to_dir: None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化
save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效
save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg"
flollow_links: 是否访问子文件夹中的软链

同时变换图像和mask示例

data_gen_args = dict(featurewise_center=True,
                     featurewise_std_normalization=True,
                     rotation_range=90.,
                     width_shift_range=0.1,
                     height_shift_range=0.1,
                     zoom_range=0.2)
image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

# Provide the same seed and keyword arguments to the fit and flow methods
seed = 1
image_datagen.fit(images, augment=True, seed=seed)
mask_datagen.fit(masks, augment=True, seed=seed)

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/images',
    class_mode=None,
    seed=seed)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/masks',
    class_mode=None,
    seed=seed)

# combine generators into one which yields image and masks
train_generator = zip(image_generator, mask_generator)

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50)

参考链接;

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/image/

train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'data/train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 'data/validation', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=2000, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=800)

자신의 .flow_from_directoryt을 구축 할 수있는 데이터 세트에 대한 Keras 프레임

매개 변수

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