现在直接：datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(... , validation_split
浏览 2提问于2020-02-17得票数 0
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由于文档，fit方法中有一个validation_split参数来设置验证数据。现在可以在fit方法中使用fit对象，该方法本身包含validation_split参数。
浏览 3提问于2020-09-28得票数 0
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我试图使用ImageDataGenerator来旋转图像，使它们彼此不同，但是，我似乎无法使其工作。最初，当我在模型上调用fit时，我可以选择将训练数据分为训练和验证，但我不知道如何使用ImageDataGenerator中的validation_split选项。如何使用ImageDataGenerator旋转图像，并将其分离为训练和验证数据？
浏览 15提问于2019-03-14得票数 1
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到目前为止我的代码是： train_path, target_size=(im_height, im_width), batch_size=batch_size)
test_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_functio
浏览 5提问于2021-07-08得票数 0
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当我在本地机器上使用Jupyter Notebook时，我使用的是tensorflow.keras.preprocessing.image、img_to_array和load_img方法。
浏览 9提问于2021-02-15得票数 0
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我正在使用带有TensorFlow后端的Keras。我使用带有ImageDataGenerator参数的validation_split参数将数据拆分为列车集和验证集。因此，我使用flow_from_directory，子集设置为“培训”和“测试”，如下所示：
total_gen = ImageDataGenerator(validation_split=0.3)
浏览 0提问于2018-08-21得票数 3
我想使用Keras的ImageDatagenerator。我的代码： image_datagen = image.ImageDataGenerator()image_datagen.fit(X_train[:int(X_train.shape[0]*validation_split)],seed=42)
mask_datagen.fit(Y_train[:int(Y_train.shape[0]*validat
浏览 15提问于2019-09-13得票数 0
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train_datagen = ImageDataGenerator( shear_range=0.2, horizontal_flip=True)
train_generator
浏览 0提问于2018-10-29得票数 9
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如何使用Keras的ImageDataGenerator将数据分成3倍呢？ImageDataGenerator只给出validation_split参数，所以如果我使用它，就不会为以后的目的设置测试集。
浏览 2提问于2020-05-01得票数 5
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model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Dense(num_class))cce_loss = keras.losses.categorical_crossentropy
浏览 5提问于2020-05-21得票数 1
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在Keras中使用flow_from_directory的最简单方法是什么，同时限制每个子目录中使用的示例数量为某个数量的N？
浏览 19提问于2019-01-12得票数 5
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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。我想知道在创建ImageDataGenerator时，是否将任何指定的图像增强(变换)应用于训练和验证子集，还是仅应用于训练子集。
我在GitHub的Keras库中找不到合适的部分来检查它。(注意:我知道使用两个单独的生成器对训练和验证
浏览 0提问于2018-06-07得票数 12
我试图在Keras模型上进行k-折叠交叉验证(使用ImageDataGenerator和flow_from_directory进行培训和验证数据)，我想知道"ImageDataGenerator“中的"validation_split”参数是否是“validation_split”。test_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range = 180,
wi
浏览 0提问于2019-05-03得票数 2
我正在用凯拉斯的ImageDataGenerator()进行实验，以便在训练CNN模型之前增加我的图像数据集。我使用的基本生成器对象是： width_shift_rangeImageDataGenerator()上没有任何在线教程显示了这种扭曲。如果输入这些图像，CNN是否经过了适当的训练？
浏览 2提问于2019-04-11得票数 0
layers Output: Returns designed and compiled neural network model activation='relu', kernel_initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormalfilters = 64, kernel_s
浏览 13提问于2021-12-07得票数 0
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在将数据拆分为训练和测试集之后，我需要使用“ImageDataGenerator”。我使用的代码与Keras站点上的代码相同。下面是我的代码：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
featurewise_center=True,
浏览 0提问于2021-06-27得票数 1
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嗨，我们有一个问题，在图像分类中，数据是相当少的。但是，我们在classification.We上有一些灵活性，它可以通过分组和拆分多个类来改变问题中的类数。
所以我的问题是，班级的数量和训练所需的数据量之间是有关系的。
浏览 0提问于2022-12-19得票数 0
我有点困惑.我刚刚花了一个小时阅读如何在TensorFlow中将我的数据集分割成测试/训练。我遵循本教程导入我的图像：。显然，一个人可以分裂成火车/测试与滑雪：model_selection.train_test_split。# determine names of classes
CLASS_NAMES = np.array([item.name for item in data_dir.glob('*
浏览 3提问于2020-02-08得票数 3
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# Forming datasets
datagen2 = keras.preprocessing.ima
浏览 8提问于2022-05-20得票数 -1
tensorflow as tfimport osimport numpy as npfrom tensorflow.keras.preprocessing import image
rescale=1./25
浏览 2提问于2021-01-31得票数 0
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