flow_from_dataframe 以随机方式加载数据，即使 shuffle 设置为 False

Question

所以这让我不知所措了一段时间，我似乎无法找到如何让生成器遵守数据帧的顺序。

这是我拥有的自定义 DataGenerator，重要的是

flow_from_directory

尊重顺序，因为这是数据集用于创建应该 1:1 映射到生成器输出的列表的顺序。

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.utils import Sequence
from tensorflow.data import Dataset

import tensorflow as tf
import config

class MultipleInputGenerator(Sequence):
    
    def __init__(self, df):
        self.image_generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15,
                                                  width_shift_range=0.2,
                                                  height_shift_range=0.2,
                                                  shear_range=0.2,
                                                  zoom_range=0.2,
                                                  horizontal_flip=True,
                                                  fill_mode='nearest')
        
        self.gen_1 = self.image_generator.flow_from_dataframe(dataframe=df,
                                                              directory = f"{config.BASE_DIR}{config.FILE_PREFIX}/",
                                                              x_col="id",
                                                              y_col="boneage",
                                                              batch_size=config.BATCH_SIZE,
                                                              seed=config.RANDOM_STATE,
                                                              class_mode="raw",
                                                              shuffle=False,
                                                              color_mode=config.COLOR_SPACE,
                                                              target_size=(config.IMG_SIZE, config.IMG_SIZE))
        
        self.gen_2 = list(Dataset.from_tensor_slices(df.male).batch(config.BATCH_SIZE).as_numpy_iterator())
    
    def __len__(self):
        return self.gen_1.__len__()
    
    def __getitem__(self, index):
        x1_batch, y_batch = self.gen_1.__getitem__(index)
        x2_batch = self.gen_2[index]
        
        return [x1_batch, x2_batch], y_batch, self.gen_1.filenames[0:32]

这是输出：

x2_batch = [1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0]
y_batch = [-1.7075595  -0.80910918  0.40501286  0.69640215  0.11362357 -0.7605443
  0.62355483  0.98779144  0.11362357  1.86195931 -0.51771989  0.55070751
 -0.46915501  0.69640215  0.11362357 -0.17776572  0.11362357 -1.78040682
  0.69640215  1.27918073  1.13348609  0.8420968   0.98779144  0.98779144
 -0.32346037 -0.17776572  0.11362357 -0.46915501 -1.63471217  0.91494412
 -0.17776572  0.25931821]
filename_id = ['13908.png', '14699.png', '11430.png', '4962.png', '6461.png', '12220.png', '6777.png', '4300.png', '11906.png', '13922.png', '14743.png', '13594.png', '14608.png', '10275.png', '6976.png', '10880.png', '2700.png', '1429.png', '2465.png', '12939.png', '3136.png', '11616.png', '10869.png', '15515.png', '3144.png', '12136.png', '14449.png', '11610.png', '15158.png', '5792.png', '11810.png', '6672.png']

这是DataFrame的顺序

              id   boneage  male
11079  13908.png -1.707559     1
11790  14699.png -0.809109     0
8869   11430.png  0.405013     0
3058    4962.png  0.696402     0
4415    6461.png  0.113624     1
9569   12220.png -0.760544     1
5360    7517.png  1.861959     1
4695    6777.png  0.623555     1
5992    8217.png  0.259318     1
2631    4300.png  0.987791     1
9290   11906.png  0.113624     1
11092  13922.png  1.861959     1
11826  14743.png -0.517720     0
10800  13594.png  0.550708     0
11711  14608.png -0.469155     1
7110    9454.png -0.177766     0
7841   10275.png  0.696402     0
4871    6976.png  0.113624     0
8384   10880.png -0.177766     1
1193    2700.png  0.113624     0
45      1429.png -1.780407     1
976     2465.png  0.696402     1
10220  12939.png  1.279181     1
5538    7716.png -1.051934     1
1578    3136.png  1.133486     1
9027   11616.png  0.842097     1
8373   10869.png  0.987791     1
12528  15515.png  0.987791     1
1584    3144.png -0.323460     1
6209    8460.png -2.217491     1
9493   12136.png -0.177766     0
11568  14449.png  0.113624     0

x2_batch 与 DataFrame 的顺序匹配，但从 filename_id 中可以清楚地看出，

flow_from_dataframe

不遵守数据帧的顺序。

知道我怎样才能让它尊重数据框的顺序。

谢谢。