tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

УСТАРЕЛО.

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    featurewise_center=False,
    samplewise_center=False,
    featurewise_std_normalization=False,
    samplewise_std_normalization=False,
    zca_whitening=False,
    zca_epsilon=1e-06,
    rotation_range=0,
    width_shift_range=0.0,
    height_shift_range=0.0,
    brightness_range=None,
    shear_range=0.0,
    zoom_range=0.0,
    channel_shift_range=0.0,
    fill_mode='nearest',
    cval=0.0,
    horizontal_flip=False,
    vertical_flip=False,
    rescale=None,
    preprocessing_function=None,
    data_format=None,
    validation_split=0.0,
    interpolation_order=1,
    dtype=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве
tf.data: Создание потоков данных TensorFlow

Методы

`apply_transform`

Просмотреть исходный код

apply_transform(
    x, transform_parameters
)

Применяет преобразование к изображению в соответствии с заданными параметрами.

Аргументы

x 3D тензор, одно изображение.

transform_parameters

Словарь со строками и параметрами, описывающими преобразование. В настоящее время используются следующие параметры из словаря:

'theta': Вещественное число. Угол поворота в градусах.
'tx': Вещественное число. Смещение по оси x.
'ty': Вещественное число. Смещение по оси y.
'shear': Вещественное число. Угол сдвига в градусах.
'zx': Вещественное число. Масштабирование по оси x.
'zy': Вещественное число. Масштабирование по оси y.
'flip_horizontal': Булево значение. Горизонтальное отражение.
'flip_vertical': Булево значение. Вертикальное отражение.
'channel_shift_intensity': Вещественное число. Интенсивность сдвига канала.
'brightness': Вещественное число. Интенсивность сдвига яркости.

Возвращаемое значение
Преобразованная версия входных данных (такой же формы).

`fit`

Просмотреть исходный код

fit(
    x, augment=False, rounds=1, seed=None
)

Подстраивает генератор данных к некоторым образцам данных.

Вычисляет внутренние статистические данные, связанные с преобразованиями, зависящими от данных, на основе массива образцов данных.

Требуется только в том случае, если featurewise_center или featurewise_std_normalization или zca_whitening установлены в True.

Когда rescale установлено в значение, масштабирование применяется к образцам данных перед вычислением внутренних статистических данных.

Аргументы
`x`	Образцы данных. Должны иметь ранг 4. В случае данных с оттенками серого ось каналов должна иметь значение 1, в случае RGB-данных - 3, а в случае RGBA-данных - 4.
`augment`	Булево значение (по умолчанию: False). Подгонка к случайным увеличенным образцам.
`rounds`	Целое число (по умолчанию: 1). Если используется увеличение данных (`augment=True`), это количество проходов увеличения данных, которые необходимо использовать.
`seed`	Целое число (по умолчанию: None). Случайное семя.

`flow`

Просмотреть исходный код

flow(
    x,
    y=None,
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    sample_weight=None,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    ignore_class_split=False,
    subset=None
)

`flow_from_dataframe`

Просмотреть исходный код

flow_from_dataframe(
    dataframe,
    directory=None,
    x_col='filename',
    y_col='class',
    weight_col=None,
    target_size=(256, 256),
    color_mode='rgb',
    classes=None,
    class_mode='categorical',
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    subset=None,
    interpolation='nearest',
    validate_filenames=True,
    **kwargs
)

`flow_from_directory`

Просмотреть исходный код

flow_from_directory(
    directory,
    target_size=(256, 256),
    color_mode='rgb',
    classes=None,
    class_mode='categorical',
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    follow_links=False,
    subset=None,
    interpolation='nearest',
    keep_aspect_ratio=False
)

`get_random_transform`

Просмотреть исходный код

get_random_transform(
    img_shape, seed=None
)

Генерирует случайные параметры для преобразования.

Аргументы
`img_shape`	Кортеж целых чисел. Формат изображения, которое преобразуется.
`seed`	Случайное семя.

Возвращаемое значение
Словарь, содержащий случайным образом выбранные параметры, описывающие преобразование.

`random_transform`

Просмотреть исходный код

random_transform(
    x, seed=None
)

Применяет случайное преобразование к изображению.

Аргументы
`x`	3D тензор, одно изображение.
`seed`	Случайное семя.

Возвращаемое значение
Случайно преобразованная версия входных данных (такой же формы).

`standardize`

Просмотреть исходный код

standardize(
    x
)

Применяет конфигурацию нормализации непосредственно к набору входных данных.

x изменяется непосредственно, так как функция в основном используется во внутренней части для нормализации изображений и их подачи в вашу сеть. Если вместо этого создавалась бы копия x, это имело бы значительную стоимость производительности. Если вы хотите применить этот метод, не изменяя входные данные на месте, вы можете вызвать метод, создавая копию перед ним:

standardize(np.copy(x))

Аргументы
`x`	Набор входных данных для нормализации.

Возвращаемое значение
Входные данные, нормализованные.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator