Keras ImageDataGenerator() 如何从数据中获取所有标签

Question

我在 Keras 中使用 ImageDataGenerator()，我想获取整个测试数据的标签。

目前我正在使用以下代码来完成此任务：

test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)

test_labels = []

for i in range(0,3):
    test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))

但是，此代码仅有效，因为我知道我总共有 150 张图像，并且我的批量大小定义为 50。

此外使用：

imgs, labels = next(test_batches)

正如在这个主题的类似帖子中所建议的，只返回一批的标签，而不是整个数据集。因此，我想知道是否有比我上面使用的方法更有效的方法。

Answer 1

您可以简单地从 DirectoryIterator 获取一个字典，其中包含单热编码中的标签和索引。然后访问密钥将为您提供所有标签。

test_batches.class_indices.keys()

Answer 2

如果你只是想要标签，你可以直接使用

test_batches.labels

但有时你想要这个值，那么你可以这样做：validation_x = []

for i in range( test_batches.__len__() ):
    validation_x.extend(
        test_batches.__getitem__( i )[0] 
        )

Answer 3

好吧 - 当你知道batch_size你可以从flow_from_directory对象中获取图像的数量时：

test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(.., batch_size=n)
number_of_examples = len(test_batches.filenames)
number_of_generator_calls = math.ceil(number_of_examples / (1.0 * n)) 
# 1.0 above is to skip integer division

test_labels = []

for i in range(0,int(number_of_generator_calls)):
    test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))