ImageDataGenerator.flow_from_directoryを使用すると、実際のラベルを取得する方法

Question

データ入力として2つのnumpy配列（X_train、y_true）を持つコードを実行しています。私はImageDataGeneratorのデータ拡大が気に入っています。

これを使用して対応するnumpy配列を取得できますか？ここで

いくつかのコードです：

train_data_dir="Path to directory containing for each class a directory of images" 

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, 
         horizontal_flip=True, 
         rotation_range=360) 
generator = datagen.flow_from_directory(
     train_data_dir, 
     target_size=(img_width, img_height), 
     batch_size=22, 
     class_mode=None, 
     shuffle=True) 

x=generator.next() 

は今、両方の私のクラスの画像を含む、np.arrayをxは。ラベルを持つ対応する配列をどこかに見つけることはできますか？

Answer 1

非常に簡単です。発電機は、出力xとyの両方必要があります。

x, y = generator.next() 

あなたのpythonに応じて、別のオプション：かかわらず、あなたがclass_mode=Noneを使用しているため

x, y = next(generator) 

あなたのジェネレータは、任意のYを返していません。

あなたは発電機の農産物ラベルを作成するためにこれらのいずれかを使用する必要があります。

• カテゴリ
• バイナリ
• スパース

通常、多クラスの目的のために、あなたが一緒に行くだろう"カテゴリー"。 1つのクラス（はい/いいえ）の場合は、「バイナリ」を使用します。