Я использую классификатор изображений CNN, используя Keras.У меня есть одна папка с обучающими изображениями, а другая - с проверочными изображениями, но у меня нет определения классов.
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from __future__ import print_function
import keras
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img,img_to_array, load_img
from keras.applications import InceptionV3
conv_base = InceptionV3(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(224, 224, 3))
train_dir = 'MO444_dogs/train/'
validation_dir = 'MO444_dogs/val/'
nTrain = 600
nVal = 150
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
batch_size = 30
train_features = np.zeros(shape=(nTrain, 7, 7, 512))
train_labels = np.zeros(shape=(nTrain,3))
train_generator = datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(224, 224),
batch_size=batch_size,
class_mode=None,
shuffle=True)
Приведенный выше фрагмент кода работает хорошо.Проблема начинается, когда я пытаюсь использовать функцию model.predict () для передачи изображения по сети.Ну, если быть более точным, он начинается немного раньше, в цикле for:
i = 0
for inputs_batch, labels_batch in train_generator:
features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
train_features[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = features_batch
train_labels[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = labels_batch
i += 1
if i * batch_size >= nTrain:
break
Этот последний фрагмент выводит следующее:
По сути, переменная train_generator является объектом DirectoryIterator, что дает кортежи из массивов numpy.До сих пор я считаю, что ошибка может быть связана с тем фактом, что у меня нет определенных классов, может быть?Я думаю, это может быть потому, что я нашел похожие рабочие примеры, такие как this , но с определенными классами папок, как объясняет Keras docs.
Пока я ищу альтернативные способы сделать этот цикл, номожет быть, мне нужно идти совсем другим путем.
Спасибо или любые указания.