我正在使用Inception V3创建一个图像分类模型，并且有两个类别。我已经将数据集和标签分割成两个numpy数组。数据被分割为trainX和testX作为图像，trainY和testY作为相应的标签。

data = np.array(data, dtype="float")/255.0labels = np.array(labels,dtype ="uint8")(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(                                data,labels,                                 test_size=0.2,                                 random_state=42) train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(          zoom_range = 0.1,          width_shift_range = 0.2,           height_shift_range = 0.2,          horizontal_flip = True,          fill_mode ='nearest') val_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()train_generator = train_datagen.flow(        trainX,         trainY,        batch_size=batch_size,        shuffle=True)validation_generator = val_datagen.flow(                testX,                testY,                batch_size=batch_size) 

当我使用ImageDataGenerator对train_generator进行洗牌时，图像是否仍然与相应的标签匹配？此外，验证数据集也应该被洗牌吗？

回答：

是的，图像仍然会与相应的标签匹配，因此您可以安全地将shuffle设置为True。其内部工作原理如下。调用ImageDataGenerator上的.flow()方法将返回一个NumpyArrayIterator对象，该对象实现了以下洗牌索引的逻辑：

def _set_index_array(self):    self.index_array = np.arange(self.n)    if self.shuffle: # 如果shuffle==True，则洗牌索引        self.index_array = np.random.permutation(self.n) 

self.index_array随后用于生成图像(x)和标签(y)（为了可读性，代码已被截断）：

def _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array):    batch_x = np.zeros(tuple([len(index_array)] + list(self.x.shape)[1:]),                       dtype=self.dtype)    # 使用index_array获取x's    for i, j in enumerate(index_array):        x = self.x[j]        ... # 在此处进行数据增强        batch_x[i] = x     ...     # 使用相同的index_array获取标签     output += (self.y[index_array],)    return output

您可以查看源代码，这可能比您想象的更容易理解。

洗牌验证数据的影响并不大。洗牌的主要目的是在训练过程中引入一些额外的随机性。