ImageDataGenerator和flow()有什么用-创新互联

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ImageDataGenerator的参数自己看文档

from keras.preprocessing import image
import numpy as np

X_train=np.ones((3,123,123,1))
Y_train=np.array([[1],[2],[2]])
generator=image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
  samplewise_center=False,
  featurewise_std_normalization=False,
  samplewise_std_normalization=False,
  zca_whitening=False,
  zca_epsilon=1e-6,
  rotation_range=180,
  width_shift_range=0.2,
  height_shift_range=0.2,
  shear_range=0,
  zoom_range=0.001,
  channel_shift_range=0,
  fill_mode='nearest',
  cval=0.,
  horizontal_flip=True,
  vertical_flip=True,
  rescale=None,
  preprocessing_function=None,
  data_format='channels_last')

a=generator.flow(X_train,Y_train,batch_size=20)#生成的是一个迭代器，可直接用于for循环
'''
batch_size如果小于X的第一维m，next生成的多维矩阵的第一维是为batch_size，输出是从输入中随机选取batch_size个数据
batch_size如果大于X的第一维m，next生成的多维矩阵的第一维是m，输出是m个数据，不过顺序随机
，输出的X，Y是一一对对应的
如果要直接用于tf.placeholder()，要求生成的矩阵和要与tf.placeholder相匹配

'''
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

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