tf.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator

Итератор, способный читать изображения из каталога на диске.

Наследуется от: Iterator, Sequence

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator

tf.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator(
    directory, image_data_generator, target_size=(256, 256),
    color_mode='rgb', classes=None, class_mode='categorical',
    batch_size=32, shuffle=True, seed=None, data_format=None, save_to_dir=None,
    save_prefix='', save_format='png', follow_links=False,
    subset=None, interpolation='nearest', dtype=None
)

Аргументы
`directory`	Путь к каталогу для чтения изображений. Каждый подкаталог в этом каталоге будет рассматриваться как содержащий изображения из одного класса, или вы можете указать подкаталоги классов с помощью аргумента `classes`.
`image_data_generator`	Экземпляр `ImageDataGenerator` для использования в случайных преобразованиях и нормализации.
`target_size`	Кортеж целых чисел, размерность для изменения размера входных изображений.
`color_mode`	Один из `"rgb"`, `"rgba"`, `"grayscale"`. Режим цвета для чтения изображений.
`classes`	Необязательный список строк, имена подкаталогов, содержащих изображения из каждого класса (например, `["dogs", "cats"]`). Он будет вычислен автоматически, если не задан.
`class_mode`	Режим выдачи целей: `"binary"`: двоичные цели (если существует только два класса), `"categorical"`: категориальные цели, `"sparse"`: целочисленные цели, `"input"`: цели идентичны входным изображениям (в основном используется для работы с автоэнкодерами), `None`: цели не выдаются (выдаются только входные изображения).
`batch_size`	Целое число, размер пакета.
`shuffle`	Булево значение, перемешивать ли данные между эпохами.
`seed`	Случайное семя для перемешивания данных.
`data_format`	Строка, один из `channels_first`, `channels_last`.
`save_to_dir`	Необязательный каталог, в котором сохраняются изображения, которые передаются в визуализируемом формате. Это полезно для визуализации случайных преобразований, применяемых для отладки.
`save_prefix`	Префикс строки для сохранения образцов изображений (если `save_to_dir` задан).
`save_format`	Формат для сохранения образцов изображений (если `save_to_dir` задан).
`subset`	Подмножество данных (`"training"` или `"validation"`) если validation_split задан в ImageDataGenerator.
`interpolation`	Метод интерполяции, используемый для повторной выборки изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаемые методы: "nearest", "bilinear" и "bicubic". Если установлен PIL версии 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos". Если установлен PIL версии 3.4.0 или новее, также поддерживаются "box" и "hamming". По умолчанию используется "nearest".
`dtype`	Тип данных для используемых массивов.

Атрибуты
`filepaths`	Список абсолютных путей к файлам изображений
`labels`	Метки классов каждой наблюдения
`sample_weight`

Методы

`next`

Просмотреть исходный код

next()

Для python 2.x.

Возвращаемые значения
Следующий пакет.

`on_epoch_end`

Просмотреть исходный код

on_epoch_end()

`reset`

Просмотреть исходный код

reset()

`set_processing_attrs`

Просмотреть исходный код

set_processing_attrs(
    image_data_generator, target_size, color_mode, data_format, save_to_dir,
    save_prefix, save_format, subset, interpolation
)

Устанавливает атрибуты для последующей обработки файлов в пакет.

Аргументы
`image_data_generator`	Экземпляр `ImageDataGenerator` для использования в случайных преобразованиях и нормализации.
`target_size`	Кортеж целых чисел, размерность для изменения размера входных изображений.
`color_mode`	Один из `"rgb"`, `"rgba"`, `"grayscale"`. Режим цвета для чтения изображений.
`data_format`	Строка, один из `channels_first`, `channels_last`.
`save_to_dir`	Необязательный каталог, в котором сохраняются изображения, которые передаются в визуализируемом формате. Это полезно для визуализации случайных преобразований, применяемых для отладки.
`save_prefix`	Префикс строки для сохранения образцов изображений (если `save_to_dir` задан).
`save_format`	Формат для сохранения образцов изображений (если `save_to_dir` задан).
`subset`	Подмножество данных (`"training"` или `"validation"`) если validation_split задан в ImageDataGenerator.
`interpolation`	Метод интерполяции, используемый для повторной выборки изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаемые методы: "nearest", "bilinear" и "bicubic". Если установлен PIL версии 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos". Если установлен PIL версии 3.4.0 или новее, также поддерживаются "box" и "hamming". По умолчанию используется "nearest".

`getitem`

Просмотреть исходный код

__getitem__(
    idx
)

`iter`

Просмотреть исходный код

__iter__()

`len`

Просмотреть исходный код

__len__()

Переменные класса
allowed_class_modes
white_list_formats

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/DirectoryIterator