Keras ImageDataGenerator()如何从数据中获取所有标签

3ks5zfa0 于 2023-11-19 发布在其他

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我正在Keras中使用ImageDataGenerator（），我想获取我的整个测试数据的标签。
现在我使用下面的代码来完成这个任务：

test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)

test_labels = []

for i in range(0,3):
    test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))

字符串
然而，这段代码只能工作，因为我知道我总共有150张图像，我的批量大小被定义为50。
此外，使用：

imgs, labels = next(test_batches)

型
正如在类似的帖子中所建议的那样，只返回一个批次的标签，而不是整个数据集。因此，我想知道是否有比我上面使用的方法更有效的方法来做到这一点。

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/48373685/keras-imagedatagenerator-how-to-get-all-labels-from-data

5条答案

按热度按时间

jjjwad0x1#

你可以简单地从DirectoryIterator中获取一个字典，其中包含了标签和索引的独热编码。然后删除键将给予所有的标签。

test_batches.class_indices.keys()

字符串

赞(0）回复(0）举报 2023-11-19

14ifxucb2#

好吧-当你知道batch_size时，你可以从flow_from_directory对象中获得图像的数量：

test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(.., batch_size=n)
number_of_examples = len(test_batches.filenames)
number_of_generator_calls = math.ceil(number_of_examples / (1.0 * n)) 
# 1.0 above is to skip integer division

test_labels = []

for i in range(0,int(number_of_generator_calls)):
    test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))

字符串

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mctunoxg3#

如果你只是想要标签，你可以直接使用

test_batches.labels

字符串
但是有时候你想要这个值，那么你可以这样做：validation_x = []

for i in range( test_batches.__len__() ):
    validation_x.extend(
        test_batches.__getitem__( i )[0] 
        )

型

赞(0）回复(0）举报 2023-11-19

kgsdhlau4#

我知道flow方法允许传递图像和标签，但是你需要在内存中已经加载了图像。
我从来没有在flow_from_directory上试过，但是如果你看看documentation，他们似乎要求你有一个主目录和一个标签。

赞(0）回复(0）举报 2023-11-19

j1dl9f465#

从ImageDataGenerator（）获取独热编码标签的一种更简单的方法

test_labels = keras.utils.to_categorical(test_batches.labels, num_classes=CLASS_SIZE)

字符串

赞(0）回复(0）举报 2023-11-19

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