Keras высеивает ImageDataGenerator против последовательности - PullRequest
Новая
       20

Keras высеивает ImageDataGenerator против последовательности

0 голосов
/ 13 января 2019

Я сейчас использую tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator и flow_from_directory. Например: 

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

 train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20,
                                    width_shift_range=0.1,
                                    height_shift_range=0.1,
                                    shear_range=0.2, 
                                    zoom_range=0.2, 
                                    fill_mode='nearest', 
                                    horizontal_flip=True,
                                    rescale=1/255.0, 
                                    preprocessing_function=preprocessing_function, 
                                    data_format='channels_last')

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    directory=env.channel_dirs['train'],
    target_size=(train_size, train_size),
    color_mode="rgb",
    batch_size=batch_size,
    class_mode="categorical",
    shuffle=True,
    interpolation='bilinear',
    seed=42)

Я обнаружил, что даже при задании начального числа в numpy и TensorFlow, пакетный порядок не является статичным, поэтому я не получаю воспроизводимых результатов. Я видел этот пост , который рекомендует использовать keras Sequence . Тем не менее, у него есть только маленький пример для этого.

Можно ли сделать воспроизводимый пакетный заказ ImageDataGenerator? В качестве альтернативы, есть ли у кого-нибудь пример, которым он мог бы поделиться, как я мог бы использовать Sequence, но сохранить flow_from_directory вместе с использованием опций увеличения ImageDataGenerator? Если пример требует слишком много, обобщение того, как это сделать, также будет с благодарностью!

1 Ответ

0 голосов
/ 13 января 2019

Вот nice-script , с помощью которого вы также можете контролировать внутренний процесс. Это означает, что вы можете определить свой собственный способ генерации данных на каждой итерации вместе с текущими данными из каталога.

...