如何知道 flow_from_directory 中的图像数量答案

【问题标题】：How knowing number of images in flow_from_directory如何知道 flow_from_directory 中的图像数量
【发布时间】：2020-04-30 10:33:49
【问题描述】：

我们可以使用 ImageDataGenerator 和 flow_from_directory 方法生成图像数据集。

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, #scale images from integers 0-255 to floats 0-1.
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2, # zoom in or out in images
    horizontal_flip=True) #horizontal flip of images
train_set = train_datagen.flow_from_directory(..)

然后显示：

Found 200 images belonging to 2 classes

我想写一个循环来计算train_set上的图像数量

For image in train_set:
    count = count+1
print(count)

但这并没有显示任何东西！！

【问题讨论】：

标签： python keras data-generation

【解决方案1】：

要获得否。图片，请尝试以下代码。

train_set.samples

【讨论】：

这就是答案！
终于找到答案了！
有没有办法获取每个类的样本数？
如果有人需要知道标签的数量：len(train_generator.class_indices)

【解决方案2】：

要访问数据集的样本数量，您首先必须知道它是哪种类型：

如果您使用的是 ImageDataGenerator，那么：

type(train_ds)

将返回 tensorflow.python.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator。在这种情况下，您可以通过以下方式访问样本数量：

train_ds.samples

但是，如果您使用以下方法创建数据集：

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( rescale = 1/255. , etc...)

然后

type(train_ds)

将返回 tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset 这意味着您可以使用

间接访问样本数

len(train_ds.file_paths)

【讨论】：

【解决方案3】：

__iter__ 将是您的解决方案。

首先您尝试预测 train_set 的类型。如果您不知道。

print(type(train_set))
#then you find **keras.preprocessing.image.DirectoryIterator**

现在您想对该类型数据应用一些功能或修改，请点击此链接here

【讨论】：