无法加载自定义数据集

Question

我想在keras中训练CNN分类器，但是我要定制数据集。我已经创建了CNN模型，但是对于如何将数据集输入到训练集，有效集和测试集中，我完全感到困惑。我是深度学习的新手。我有7种类型的类，即['A','C','F','L','N','R','V']，但是这些类包含在图像名称中。我的图像名称将为MLII_C_1.jpeg or V1_C_1.jpeg。图像名称中的中间字母为我提供了它所属的类。如何加载图像？并按目标标签制作。拜托，有人帮帮我。

Answer 1

我相信ImageDataGenerator()是最简单的方法之一， 假设您具有按以下层次结构分为训练，验证和测试的数据（图像）：

train-| class1
      | class2 
      . 
      .
      | classN 


valid-| class1
      | class2 
      . 
      .
      | classN 


test- | class1
      | class2 
      . 
      .
      | classN 

然后在python中通过指定以下路径开始：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_path = "Path"
valid_path = "Path"
test_path =  "Path"

然后只需使用此：

trainBatches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(train_path, target_size=(224,224), classes=['class1', 'class2', .. , 'classn'], batch_size=64)
valBatches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(valid_path, target_size=(224,224), classes=['class1', 'class2', .. , 'classn'], batch_size=32)
testBatches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(test_path, target_size=(224,224), classes=['class1', 'class2', .. , 'classn'], batch_size=32)