从两个.npy文件中读取训练数据。比方说,train_set被视为X,train_label被视为Y.因此,它不是多输入案例。我的任务需要以不同的方式增加图像补丁。那么如何为不同的补丁定义不同的Image Generator呢?虽然可能有很多补丁,但我使用3个补丁作为例子:
for patch1:
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 20)
for patch2:
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 40)
for patch3:
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range = 60)
如何在不同的补丁上应用不同的生成器,以及如何在描述的场景中使用model.fit(...)或model.fit_generator(...)?
此外,有没有办法将图像旋转特定程度而不是范围?
谢谢!
答案 0 :(得分:0)
我自己并没有这样做,但我认为一种方法是使用第一个数据项,并使用fit_generator和所选的历元数传递第一组训练数据。然后,保存重量并使用fit_generator使用第二个数据集和第二个组。您还需要设置initial_epoch并且还需要加载权重。为了概括这个问题,您需要做的是继续使用第二个数据项进行培训。请参阅https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-save-a-keras-model。