从 Keras 中的同一目录生成训练、测试和验证集答案

【问题标题】：Generating a train, test and validation set from the same directory in Keras从 Keras 中的同一目录生成训练、测试和验证集
【发布时间】：2020-03-12 18:23:10
【问题描述】：

我正在使用 keras 构建图像分类模型，我的所有数据都在一个目录中，每个目录都有子文件夹：

data/
----class1/
----class2/
----class3/
----class4/

我想知道是否有一种方法可以使用ImageDataGenerator 将我的数据拆分为 keras 中的训练、测试和验证集。

【问题讨论】：

标签： python-3.x keras

【解决方案1】：

是的，有一种方法可以做到这一点。

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)

https://keras.io/preprocessing/image/

【讨论】：