keras ImageDataGenerator目标数据

Question

根据this页，我们可以使用ImageDataGenerator类（和flow_from_directory方法）构建生成器，并将其传递给model.fit_generator 喀拉拉邦的方法;像这样：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50)

但是在flow_from_directory方法中，它仅从目录而不是目标标签中获取用于训练的图像，因为在普通的model.fit方法中，您将目标数据作为参数传递，{{1 }}仅接受训练图像的生成器；那么预期的输出在哪里呢？

Answer 1

flow_from_dictionary说，“每个类应该包含一个子目录”，这是因为子目录的名称将是该类的标签，因此如果要在适当的位置使用猫和狗的图片带有标签的目录，标签可能是狗和猫，这很可能是您要寻找的东西，我记得使用了这样的功能，如果更改了，我什么也不能说