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這篇文章主要介紹ImageDataGenerator和flow()有什么用，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

ImageDataGenerator的參數(shù)自己看文檔

from keras.preprocessing import image
import numpy as np

X_train=np.ones((3,123,123,1))
Y_train=np.array([[1],[2],[2]])
generator=image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
  samplewise_center=False,
  featurewise_std_normalization=False,
  samplewise_std_normalization=False,
  zca_whitening=False,
  zca_epsilon=1e-6,
  rotation_range=180,
  width_shift_range=0.2,
  height_shift_range=0.2,
  shear_range=0,
  zoom_range=0.001,
  channel_shift_range=0,
  fill_mode='nearest',
  cval=0.,
  horizontal_flip=True,
  vertical_flip=True,
  rescale=None,
  preprocessing_function=None,
  data_format='channels_last')

a=generator.flow(X_train,Y_train,batch_size=20)#生成的是一個(gè)迭代器，可直接用于for循環(huán)
'''
batch_size如果小于X的第一維m，next生成的多維矩陣的第一維是為batch_size，輸出是從輸入中隨機(jī)選取batch_size個(gè)數(shù)據(jù)
batch_size如果大于X的第一維m，next生成的多維矩陣的第一維是m，輸出是m個(gè)數(shù)據(jù)，不過(guò)順序隨機(jī)
，輸出的X，Y是一一對(duì)對(duì)應(yīng)的
如果要直接用于tf.placeholder()，要求生成的矩陣和要與tf.placeholder相匹配

'''
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

print(Y)
X,Y=next(a)

網(wǎng)頁(yè)題目：ImageDataGenerator和flow()有什么用-創(chuàng)新互聯(lián)
文章鏈接：http://chinadenli.net/article20/jsgco.html

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