Keras split train test set when using ImageDataGenerator
Keras split train test set when using ImageDataGenerator
I have a single directory which contains sub-folders (according to labels) of images. I want to split this data into train and test set while using ImageDataGenerator in Keras. Although model.fit() in keras has argument validation_split for specifying the split, I could not find the same for model.fit_generator(). How to do it ?
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=32,
class_mode='binary')
model.fit_generator(
train_generator,
samples_per_epoch=nb_train_samples,
nb_epoch=nb_epoch,
validation_data=??,
nb_val_samples=nb_validation_samples)
I don't have separate directory for validation data, need to split it from the training data
-----
Keras has now added Train / validation split from a single directory using ImageDataGenerator:
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
validation_split=0.2) # set validation split
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='binary',
subset='training') # set as training data
validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir, # same directory as training data
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='binary',
subset='validation') # set as validation data
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch = train_generator.samples // batch_size,
validation_data = validation_generator,
validation_steps = validation_generator.samples // batch_size,
epochs = nb_epochs)
https://keras.io/preprocessing/image/
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='channels_last', validation_split=0.0, interpolation_order=1, dtype='float32')
Does the validation_generator also augment data? After reading the comments from github.com/keras-team/keras/issues/5862 it seems like it does. – bitnahian May 9 at 13:54
- How to remove the Image Augment for validation_generator? – northtree Dec 16 at 0:10
Keras split train test set when using ImageDataGenerator的更多相关文章
- keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例(五)
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客<keras系列︱图像多分类训练与利用bottlenec ...
- keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调(三)
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/ ...
- 有关keras(Ubuntu14.04,python2.7)
第一部分:安装 由于我的电脑之前已经已经配置好了caffe,因此有关python的一切相关包都已经安装完成.因此,即使不用Anaconda安装依然很简单. sudo pip install tenso ...
- keras猫狗图像识别
这里,我们介绍的是一个猫狗图像识别的一个任务.数据可以从kaggle网站上下载.其中包含了25000张毛和狗的图像(每个类别各12500张).在小样本中进行尝试 我们下面先尝试在一个小数据上进行训练, ...
- 使用 keras 和 tfjs 构建血细胞分类模型
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识!
- keras中的loss、optimizer、metrics
用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.lo ...
- pointnet++之classification/train.py
1.数据集加载 if FLAGS.normal: assert(NUM_POINT<=10000) DATA_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, 'data/modeln ...
- pointnet++之scannet/train.py
1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件. 2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x.y.z坐标和测试集312个场景的x. ...
- keras猫狗大战
先划分数据集程序训练集中猫狗各12500张现在提取1000张做为训练集,500张作为测试集,500张作为验证集: # -*- coding: utf-8 -*-import os, shutil or ...
随机推荐
- BBC评出的100本最具影响力经典书籍
今年,英国广播公司(BBC)邀请全球35个国家共108名文化人士,参与其发起的“影响思维和历史的100部虚构故事”的推荐,要求每人最多提名 5 部作品,这些作品最终将根据提名总量排名. 该活动经过一个 ...
- C/C++函数调用时传参过程与可变参数实现原理
C/C++函数调用时传参过程与可变参数实现原理 C语言的经典swap问题 在学习C语言的时候,我们大都遇到过一些经典例题,这些经典例题背后所代表的是往往是C/C++背后的一些运行原理,比如下面这个示例 ...
- Nginx 配置及参数详解
Nginx 配置及参数详解 Nginx Location 指令语法 如下就是常用的 location 配置的语法格式,其中modifier是可选的,location_match就是制定 URI 应该去 ...
- C++学习(12)—— 运算符重载
运算符重载概念:对已有的运算符重新进行定义,赋予其另一种功能,以适应不同的数据类型 1.加号运算符重载 作用:实现两个自定义数据类型相加的运算 #include <iostream> #i ...
- VSCode自动保存文件设置
很多时候敲了一大堆代码,结果手贱或者电脑没电或者电脑突然崩溃,如果没有保存,只能说GG.好在VSCode有自动保存代码的功能,而且有好几种自动保存的模式选择,设置方法如下: 进入">文 ...
- Java精通并发-Lock锁方法原理详解
继续上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11756563.html的Lock文档说明进行阅读: 以上就是对于Lock类中官方解读,下面再纵览一下它里面的方法: ...
- test20191205 WC模拟赛
又是先开T3的做题顺序,搞我心态.以后我必须先看看题了. 整数拆分 定义 \(f_m(n)\) 表示将 \(n\) 表示为若干 \(m\) 的非负整数次幂的和的方案数.例如,当 \(m = 2\) 的 ...
- dump array
<?php //array_dump.php $a=array(); $a[]=1; $a[]=2; $a[]=3; $a[]=4; $a[]='a'; $a[]='b'; $a[]='c'; ...
- GeoIP简介与资源,定位经纬度,获取用户IP
所谓GeoIP,就是通过来访者的IP,定位他的经纬度,国家/地区,省市,甚至街道等位置信息.这里面的技术不算难题,关键在于有个精准的数据库.有了准确的数据源就奇货可居赚点小钱,可是发扬合作精神,集体贡 ...
- c+多态的本质:编译器维护了类型信息同时插入了解释执行机制
Calling a virtual function is slower than calling a non-virtual function for a couple of reasons: Fi ...