ImageDataGenerator-flow_from_dataframe

Question

我有以下数据框：

df_train

FileName         Label         Onehot encoded labels
s01_l01/1_1.png  ABAC          [[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]]

column onehot encoded labels用作y_train，不应进一步处理。 y_train的形状为：

y_train.shape
(number of inputs, 4, 3)

现在，我尝试使用flow_from_dataframe方法读取文件并预处理X_train。到目前为止，一切正常，但是我不想获得带有与目标类相同标签的输入的类，但是我希望以形状为y_train的{​​{1}}变量作为目标。

如何使用(number of inputs, 4, 3)和例如ImageDataGenerator方法？

到目前为止，我使用了这段代码，但是正如所说的，它会将图像分配给类...

flow_from_directory

这不是我的目标，因为我想一一识别所有datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator=datagen.flow_from_dataframe(dataframe=df, directory="/content/gdrive/My Drive/data/2017-IWT4S-CarsReId_LP-dataset", x_col="FileName", y_col="Sequences_onehot", label_mode="int", target_size=(224,224), batch_size=128) 的目标值（例如，A，B，A，C）（每个字符一个字符，因此我对标签进行了热编码如您在上面看到的），而不是一次整个“类”。

最后，我的目标是建立一个ConvNeuralNetwork，其顶部的形状像这样：

y_train

谢谢！