Используйте только N изображений, используя ImageDataGenerator из каждого класса - PullRequest
0 голосов
/ 28 февраля 2020

Существует 10 каталогов (ярлыков), каждый из которых содержит 800 изображений. Я пытаюсь использовать трансферное обучение для обучения моей модели. Данные загружаются с использованием ImageDataGenerator, как показано ниже:

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2) # set validation split

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary',
    subset='training') # set as training data

validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir, # same directory as training data
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary',
    subset='validation') # set as validation data

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch = train_generator.samples // batch_size,
    validation_data = validation_generator, 
    validation_steps = validation_generator.samples // batch_size,
    epochs = nb_epochs)

Можно ли ограничить количество изображений, используемых из каждого каталога, до 100 или N изображений вместо всех 800 изображений с использованием ImageDataGenerator?

...