Question

我有两个不同的自定义生成器。其中一个处理包含9个图像的数组，并将其中8个用作X，其中一个用作Y。另一个非常相似，但是只将4张图像作为X。

我希望Generator能够产生8张图像，但只能将4张图像提供给神经网络。（其他4个仅应用于测试目的。）

我该怎么做？生成器通常产生X，Y。我猜你不能随意要求它产生X，Y，Z。

我不知道下一步应该怎么做。

SbecialPatchGenerator类（序列）： def init （...）： ...

def __len__(self):
    ...

def __getitem__(self, file_index):
    rndint = np.random.randint(0, len(self.images))
    with open(self.images[rndint], "rb") as read_file:
        images = np.load(read_file)
        images = np.reshape(images, [-1, self.new_size, self.new_size, 1])

    with open(self.neighbors[rndint], "rb") as read_file:
        new_neighbors=[]
        for c in range(8):
            new_neighbors.append([])
        neighbors_list = np.load(read_file)
        #print("neighbors - " + str(neighbors_list.shape))

        for neighbors in neighbors_list:
             for c in range(len(neighbors)):
                 #print("neighbor - " + str(neighbors[c].shape))
                 after_edit = np.reshape(neighbors[c] , [self.new_size, self.new_size, 1])
                 new_neighbors[c].append( after_edit)
                 #print("neighbor_ae - " + str(after_edit.shape))
    for c in range(8):
            new_neighbors[c] = np.array(new_neighbors[c])
    return new_neighbors,images

我希望生成器能够： -如果在Model.fit_generator（）中使用，则仅将4张图像用作X，将1张图像用作Y -通过自定义功能，我可以将8张图像作为X图像，将1张图像作为Y图像

如何将创建未使用数据的生成器传递给Model.fit_generator（）？

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