我曾经手动制作它,但我现在使用flow_from_directory用自己的数据训练我的网络.我只有一个问题.当我制作model.predict()时,我怎么知道我的预测索引0是针对标签类别狗而索引1是针对类别猫?
我正在使用的代码如下.
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_images_path,
target_size=(64, 64),
batch_size=batch_size)
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validate_images_path,
target_size=(64, 64),
batch_size=batch_size)
early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_acc', min_delta=0, patience=3, verbose=1, mode='auto')
history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=1700,
epochs=epochs,
verbose=1,
callbacks=[early_stopping],
validation_data=validation_generator,
validation_steps=196
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想知道的是配对图像与地面真实标签.
谢谢
Dio*_*ixo 14
您可以使用class_indices属性生成生成器生成的每个类的索引.
print(validation_generator.class_indices)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
简单...
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