使用 Keras for CNN 从目录加载图像，但图像未在子文件夹中标记

Question

我在目录

train_data = 'dataset/train'

中有一组用于手写阿拉伯字母的图像，但它只包含一个文件夹中的图像，并且没有划分为子文件夹，以便

ImageDataGenerator().flow_from_directory(train_data, class_mode='categorical', batch_size=64

函数理解我们想要分类的类。

当我第一次使用 Keras 进行 CNN 时，图像在训练目录中划分如下：

dataset/training_set/cats

和

dataset/training_set/dogs

，同样适用于测试集目录，

ImageDataGenerator().flow_from_directory()

的输出给了我这一行：

Found 8000 images belonging to 2 classes.

文件夹中的图像是这样命名的：

• id_1_label_1.png

• id_2_label_2.png

  这是一张图片，这样更清楚：

我的目录中的训练数据

标签是文件名的一部分，如上所示。

我尝试运行以下代码来读取图像：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,
                                   shear_range = 0.2,
                                   zoom_range = 0.2,
                                   horizontal_flip = True)
training_set = train_datagen.flow_from_directory('dataset/train',
                                                 target_size = (64, 64),
                                                 batch_size = 32,
                                                 class_mode = 'categorical')

但它给了我这个输出：

Found 0 images belonging to 0 classes.

如何使用 Keras for CNN 加载数据，以便

ImageDataGenerator

了解我们有多少个类？

Answer 1

请将阿拉伯字母分类并为每个字母创建一个子文件夹 分类。这是必要的，因为

ImageDataGenerator.flow_from_directory()

只能自动标记图像 如果它们被组织到主目录中的子文件夹中。如果所有图像 混合在一个文件夹中，它将无法正常工作。请参考这个gist