保存和加载图像生成器 (Tensorflow Keras)

Posted 2023-02-16

【中文标题】保存和加载图像生成器 (Tensorflow Keras)

【英文标题】：Saving and loading image generators (Tensorflow Keras)

【发布时间】：2021-12-23 07:57:44

【问题描述】：

我使用来自 Tensorflow Keras 的 ImageDataGenerator 类及其 flow_from_directory 方法创建了图像数据的 Python 生成器，如下所示。我想在单独的 Python 文件中执行图像预处理和模型构建，所以我必须保存这些生成器（train_generator、val_generator 和 test_generator 对象），然后将它们加载到模型构建文件中。我该怎么做？

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(256, 256), batch_size=20,
                                                    class_mode='categorical')

val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, target_size=(256, 256), batch_size=20,
                                                class_mode='categorical')

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir, target_size=(256, 256), batch_size=20, 
                                                  class_mode='categorical')

.flow_from_directory() 有一个 save_to_dir= 参数，但之后我不知道如何加载它。

【参考方案1】：

要保存这些生成的文件，您需要在.flow_from_directory() 中定义save_to_dir，如下所示（示例代码）：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, 
                                                    target_size=(256, 256), 
                                                    batch_size=20,
                                                    class_mode='categorical',
                                                    save_to_dir='/content/GoogleDrive/My Drive/MY WORK/Augmented/', 
                                                    save_prefix='aug',
                                                    save_format='png',)

定义模型后，只需将此train_generator 拟合到模型中即可加载增强数据。

history = model.fit(
      train_generator,
      steps_per_epoch=  4, # (number of total images)/(batch_size) 
      epochs=1)

【讨论】：

但保存后如何将其加载到另一个文件中？实际上，这个问题很简单，我可以在我使用它们的同一个文件中创建生成器。