Question

我正在尝试在InceptionV3网络的顶部添加多个分类分支。我正在使用imageGenerator，但似乎无法正确设置它。

两个分支都有一个imageGenerator，可从一个根目录读取数据。

我的根目录（培训，测试）的结构如下：

a类（例如Fabric）
- 棉
- 皮革
b类（例如颜色）
- 黑色
- 蓝色

我用来初始化生成器的代码是：



train_generator = train_datagen.flow_from_directory('./train',
                                                   target_size = target_size,
                                                   batch_size = batch_size,
                                                   class_mode = 'categorical',
                                                   shuffle=True)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory('./test',
                                                   target_size = target_size,
                                                   batch_size = batch_size,
                                                   class_mode = 'categorical',
                                                   shuffle=True)

我不确定如何使用该课程的训练数据来训练网络中的每个分支。

Answer 1

您要训练网络以进行多标签分类。

您不需要具有多个分支；您只能训练一个神经网络来告诉您衣服的颜色和类型。

我的建议是看一下这个博客，这正是您所需要的：

https://www.pyimagesearch.com/2018/05/07/multi-label-classification-with-keras/

请注意，您可能需要重组训练集，例如，要有一个蓝色连衣裙的文件夹，另一个蓝色牛仔裤的文件夹，然后是红色连衣裙的文件夹等。

但是，如果您确实需要多个分支，则绝对应该看看以下内容：https://www.pyimagesearch.com/2018/06/04/keras-multiple-outputs-and-multiple-losses/

具有多个分支的功能模型

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