如何为Keras中的DataGenerator选择图像进行预测？

Question

我以以下格式加载图像以进行批量预测。如果所有图像都位于父文件夹中，则此方法可以正常工作，如下所示：

  

..父文件夹>子文件夹>所有图像文件。

所以我需要设置我的“目录” =“父文件夹”。它会读取“父文件夹”中的所有子文件夹及其图像。

predict_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)
            predict_generator = predict_datagen.flow_from_directory(directory = parent_image_folder,
                                                target_size = (size, size),
                                                batch_size = batch_size,
                                                class_mode = None, 
                                                shuffle = False)

predict_generator.reset()
            predict_filenames = predict_generator.filenames
            predictions = model.predict_generator(predict_generator, verbose=1, steps = int(len(predict_generator.filenames) / batch_size)+1)

但是在我的项目中，我只需要加载“父文件夹”中选定子文件夹文件夹中的图像。我可以通过将选定的文件夹复制到单独的文件夹（新的父文件夹）中来实现。但是还有其他更好的方法吗？

Answer 1

没有修改ImageDataGenerator的方法。如果您使用的是Linux，我能想到的最好方法是创建一个单独的父目录，然后为选定的子文件夹创建符号链接。确保在follow_links=True中设置flow_from_directory。