如何在Keras中训练多类别时获取标签ID?

我使用flow_from_directory从具有以下结构的文件夹中获取训练集:

train  class1  class2  class3  ...

生成器的调用方式如下:

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(         train_data_dir,                                      target_size=(img_height, img_width),                 batch_size=32,                                       class_mode='categorical')  

我没有设置classes参数,但我期望得到按字母顺序排列的标签。

classes: 可选的类子目录列表(例如['dogs', 'cats'])。默认值: None。如果未提供,将自动推断类列表(类顺序将映射到标签索引,将按字母数字顺序排列)。

然而,当我对训练图像进行分类(以检查返回的标签是什么)时,我没有得到任何特定的顺序。训练进行得很好(准确率约为85%),并且在对同一类的图像进行分类时,输出标签具有一致性。

如何推断flow_from_directory生成的标签编号并将其映射到类别?


回答:

您可以通过查看变量ImageDataGenerator.class_indices来查看哪个类对应哪个整数

以下是如何使用它的示例

    def build(source=None):        datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)        data_generator = datagen.flow_from_directory(        source,  # 这是目标目录        target_size=(150, 150),  # 所有图像将调整为150x150        batch_size=11,        class_mode='sparse')        class_dictionary = data_generator.class_indices    return data_generator, class_dictionary

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