我在Keras中讀過一些關(guān)于數(shù)據(jù)擴(kuò)充的資料，但對我來說還是有點(diǎn)模糊。在數(shù)據(jù)擴(kuò)充步驟中，是否有任何參數(shù)來控制從每個輸入圖像創(chuàng)建的圖像的數(shù)量？在this example中，我看不到任何控制從每個圖像創(chuàng)建的圖像數(shù)量的參數(shù)。在

例如，在下面的代碼中，我可以使用一個參數(shù)(num_imgs)來控制從每個輸入圖像創(chuàng)建并存儲在名為preview的文件夾中的圖像數(shù)量；但是在實(shí)時數(shù)據(jù)擴(kuò)充中，沒有任何參數(shù)用于此目的。在from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

num_imgs = 20

datagen = ImageDataGenerator(

rotation_range=40,

width_shift_range=0.2,

height_shift_range=0.2,

shear_range=0.2,

zoom_range=0.2,

horizontal_flip=True,

fill_mode='nearest')

img = load_img('data/train/cats/cat.0.jpg') # this is a PIL image

x = img_to_array(img) # this is a Numpy array with shape (3, 150, 150)

x = x.reshape((1,) + x.shape) # this is a Numpy array with shape (1, 3, 150, 150)

# the .flow() command below generates batches of randomly transformed images

# and saves the results to the `preview/` directory

i = 0

for batch in datagen.flow(x, batch_size=1,

save_to_dir='preview', save_prefix='cat', save_format='jpeg'):

i += 1

if i > num_imgs:

break # otherwise the generator would loop indefinitely

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pythonkeras数据增强_Keras数据增强参数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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