利用keras训练自己的图片数据集
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, #归一化rotation_range=10, #旋转角度width_shift_range=0.1, #水平偏移height_shift_range=0.1, #垂直偏移shear_range=0.1, #随机错切变换的角度zoom_range=0.1, #随机缩放的范围horizontal_flip=False, #随机将一半图像水平翻转fill_mode='nearest') #填充像素的方法
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) #不增强验证数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory=train_dir, #训练文件路径--文件夹下多分类文件夹target_size=(30, 30), #图像统一尺寸batch_size=nbatch_size, #batch数据的大小,默认32class_mode='categorical')#返回标签数组形式 'binary'二进制;
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(directory=validation_dir,target_size=(30, 30),batch_size=nbatch_size,class_mode='categorical')model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=25*6//nbatch_size, #整数,当生成器返回steps_per_epoch次数据时计一个epoch结束,执行下一个epochepochs=nepochs, #整数,数据迭代的轮数validation_data=validation_generator,validation_steps=50) #当validation_data为生成器时,本参数指定验证集的生成器返回次数
利用keras训练自己的图片数据集相关推荐
- 完整实现利用tensorflow训练自己的图片数据集
经过差不多一个礼拜的时间的学习,终于把完整的一个利用自己爬取的图片做训练数据集的卷积神经网络的实现(基于tensorflow) 目录 总体思路 第三部分:预处理 第四部分:网络模型 第五部分:训练 2 ...
- 利用tensorflow训练自己的图片数据集——数据准备
昨天实现了一个简单的CNN网络.用了MNIST数据集,虽然看来对这个数据集用的很多,但是真正这个数据集是怎么在训练的时候被调用的,以及怎么把它换成自己的数据集都是一脸懵. 直接附上链接:MNIST数据 ...
- 利用keras搭建CNN完成图片分类
文章目录 一.简介 二.流程 1.数据处理 2.神经网络搭建 3.训练 4.预测 三.参考 一.简介 本文旨在通过一些简单的案例,学习如何通过keras搭建CNN.从数据读取,数据处理,神经网络搭建, ...
- 利用tensorflow训练自己的图片数据(1)——预处理
一. 准备原始数据 首先,我们需要准备训练的原始数据,本次训练为图像分类识别,因而一开始,笔者从网上随机的下载了Dog的四种类别:husky,jiwawa,poodle,qiutian.每种类别30种 ...
- CNN实现训练自己的图片数据集
https://blog.csdn.net/wills798/article/details/80638151
- 在服务器上利用mmdetection来训练自己的voc数据集
在服务器上利用mmdetection来训练自己的voc数据集 服务器上配置mmdetection环境 在服务器上用anaconda配置自己的环境 进入自己的虚拟环境,开始配置mmdetection 跑 ...
- 使用Keras训练自动驾驶(使用Udacity自动驾驶模拟器)
使用Keras训练自动驾驶(使用Udacity自动驾驶模拟器) 1.完成项目所需要的资源 (1)模拟器下载 • Linux • macOS • Windows (2)Unity 下载 运行Udacit ...
- C++ 和 OpenCV 实现卷积神经网络并加载 Keras 训练好的参数进行预测
C++ 和 OpenCV 实现卷积神经网络并加载 Keras 训练好的参数进行预测 一. 背景 二. Keras 定义神经网络结构 channels_first 与 channels_last cha ...
- python训练好的图片验证_利用keras加载训练好的.H5文件,并实现预测图片
我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import os from keras.models import load_mod ...
- DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 下边两张 ...
最新文章
- python中 pip的安装方法
- 我说分布式事务之最大努力通知型事务
- ecshop“发货查询”中加入收货人、收货地址、发货时间、配送方式
- rsync 同步文件重复拷贝问题
- Q100:怎么用三角形网格细分回旋体(rotational sweeping / revolution)
- MySQL与Spring事务隔离级别
- 在iphone开发中的get请求和post请求
- __line__ php,hitcon 2018受虐笔记一:one-line-php-challenge 学习
- 自定义View - 仿即刻轮播
- android:scaleType属性 centerCrop,fitXY,fitCenter
- 大学四年,我是怎么靠做外包私活赚了10w+,实现经济独立
- 计算机网络共享无访问权限,Win7局域网访问WIN7共享文件夹提示无访问权限的多种解决方法...
- c语言角度转换为弧度程序,C语言之将弧度值转换为角度值
- 使用linaro工具链编译ARM64架构内核
- 【qq机器人】定时发送消息大全
- 2D Pixel Perfect:使用Unity创建任天堂红白机风格复古游戏
- 去哪儿攻略app v3.9.2 官方iphone版
- R语言中的fitted() 和 predict()
- debounce 防抖函数
- windows安装IIS不成功的原因
热门文章
- @property 和@synthesize
- E - 白银 CSU - 1726: 你经历过绝望吗?两次! 搜索
- python笔记23-unittest单元测试之mock
- 47-高级路由:BGP 镜子实验
- CentOS 7 service systemnctl
- 【noi 2.6_162】Post Office(DP)
- 通过cmd修改注册表并设置cmd窗口的大小
- 碎片化(Fragment)时代的思维与技术
- SQL Server 2005 技术内幕之T-SQL查询——逻辑查询处理(上)
- 自己动手修改VB.NET支付宝接口