Question

我有一个训练有素的DataGenerator，它具有预处理功能（可以是InceptionV3，ResNet50等预处理输入），如下所示：

train_datagen = ImageDataGenerator(
        preprocessing_function = preprocess_input,
        rotation_range=30,
        width_shift_range=0.2,
        height_shift_range=0.2,
        shear_range=0,
        brightness_range= [0.5,1.0],
        zoom_range=0.1,
        channel_shift_range=10,
        vertical_flip=True,
        horizontal_flip=True,
        fill_mode='nearest')

现在我想添加另一个预处理功能：

get_random_eraser(v_l=0, v_h=1, pixel_level=False)

因此，总而言之，它将链接模型的预处理功能（因为它已在keras中进行了培训）并实现了另一个预处理功能。我怎么做？（preprocessing_function无法获得列表[f1，f2]，而且我无法在新行中重复preprocessing_function声明（很有意义，但无论如何都尝试过））

Answer 1

您需要使用自定义函数创建一个新的生成器：

pattern = '|'.join(code)
df_codeNaf['topNAF'] = df_codeNaf['Code_NAF'].str.contains(pattern)

在第一次尝试中将def custom_function(input_image): input_image = preprocess_input(input_image) return get_random_eraser(v_l=0, v_h=1, pixel_level=False)(input_image) new_train_gen = train_datagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function = custom_function, rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0, brightness_range= [0.5,1.0], zoom_range=0.1, channel_shift_range=10, vertical_flip=True, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')添加到print(input_image.shape)中可能只是为了确保custom_function是单个图像还是一批图像。您可能需要相应地调整内部功能。

如何在keras中将多语言预处理功能添加到DataGenerator中？

1 个答案: