Keras 中的 DirectoryIterator

Question

我想在使用数据生成器时只加载没有标签的图像。我正在训练一个自动编码器，用于在 imagenet 数据集上进行图像重建。 Imagenet 数据集的架构如下所示。

数据/ 数据/火车/ 数据/火车/红色/ 数据/火车/蓝色/ 数据/火车/绿色/ 数据/火车/粉红色/

我正在使用下面给出的代码。

train_it = datagen.flow_from_directory(directory=”/dataset/Imagenet2012/train/”,
                                       target_size=(224, 224),
                                       color_mode=”rgb”,
                                       batch_size=32,
                                       class_mode=None,
                                       shuffle=True,
                                       seed=42
                                       )

我已将 class_mode 更改为 None，但当我调用 fit 函数时，我仍然收到下面给出的错误。我的 fit 函数的代码如下。

autoencoder.fit(val_it,val_it,
                batch_size=32,
                epochs=5,
                verbose=2,
                shuffle=True

)

我得到的错误是

y argument is not supported when data is a generator or Sequence instance.Instead pass targets
as the second element of the generator.

我想将原始图像作为 y 变量传递给 model.fit 函数。该数据集包括 1281167 张用于训练的图像。当我尝试使用 numpy 加载所有图像时，加载大约需要 6 个小时。 请帮我解决一下这个。 或者请给我推荐一个自定义数据生成器的代码。

谢谢

Answer 1

如果您希望生成器传递与X 和y 相同的图像，则必须设置class_mode='input'。

另外，由于它是一个生成器，您不必显式传递X 和y。 class_mode='input' 将为您处理。

train_it = datagen.flow_from_directory(directory=”/dataset/Imagenet2012/train/”,
                                       target_size=(224, 224),
                                       color_mode=”rgb”,
                                       batch_size=32,
                                       class_mode="input",
                                       shuffle=True,
                                       seed=42)
autoencoder.fit(train_it,
                epochs=5,
                verbose=2)

在docs 中了解更多信息。

class_mode = "input" 将是与输入图像相同的图像（主要用于自动编码器）。