Как передать извлеченные функции в модель keras?

Question

Я извлекаю функции серии изображений вместе с их ярлыками из файла CSV как

data = pandas.read_csv("data.csv", delimiter=',', dtype=str)
for index, row in data.iterrows():
    img = image.load_img(row['image_path'], target_size=(img_width, img_height))
    trainImage = image.img_to_array(img)
    trainImage = np.expand_dims(trainImage, axis=0)

Как мне сохранить trainImages и trainLabels в соответствующих массивах во время вышеуказанного цикла для передачи в модель

trainLabels = np_utils.to_categorical(trainLabels, num_classes)
model.fit(trainImages, trainLabels, nb_epoch=3, batch_size=16)

Answer 1

# create lists to hold data
X_train, y_train = [], []

# while looping add feature vector and labels to X_train, y_train resp.
X_train.append(trainImage)
y_train.append(trainLabel)

# convert y_train to categorical

# pass to model