使用ImageDataGenerator时如何使用to_categorical

Question

我正在使用Keras对图像（多个类）进行分类，并且正在使用ImageDataGenerator。它会自动查找所有类，并且似乎没有在任何变量中写入标签。我认为我需要使用to_categorical以矩阵形式存储标签，但我只是不知道在哪里使用它。

这是我的代码的片段：

...
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

# generator for training
train_generator = datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')

# generator for validation
val_generator = datagen.flow_from_directory(
val_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')

# generator for testing
test_generator = datagen.flow_from_directory(
test_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')

# train
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=val_generator,
validation_steps=nb_validation_samples // batch_size)

生成器只是说“找到了442个属于5类的图像”。或类似的东西如何在标签上使用to_categorical？

Answer 1

自从传递class_mode='categorical'以来，您不必使用to_categorical()手动将标签转换为一个热编码矢量。

生成器将返回分类标签。

Answer 2

（即使在两年后）也可能会有用，即使您想要特定的单热向量顺序，也可以通过classes自变量来输入。
例如，如果要使用"dog"=[1,0]和"cat"=[0,1]，则可以显式设置：
classes=["dog", "cat"]。