keras的ImageDataGenerator和flow()的用法说明

关于“keras的ImageDataGenerator和flow()的用法说明”的完整攻略，以下是具体的讲解过程：

1. keras的ImageDataGenerator介绍

keras的ImageDataGenerator是为了在训练深度学习模型时，方便进行数据增强的工具。它可以帮助我们通过对数据集进行一定的变形、裁剪、旋转、翻转等操作，增加数据的数量及多样性，从而提高模型的泛化能力。

2. 数据增强的常用方式

数据增强的方法有很多，常用的包括：
- 数据旋转
- 图像翻转
- 对比度、亮度调整
- 随机切割等。

3. flow()方法的使用说明

ImageDataGenerator的主要功能是对数据进行预处理，使用其进行数据增强的方式主要有两种：
- fit()方法：fit()方法可以对ImageDatagenrator的预处理功能进行初始化，在对模型进行训练之前，使用它来确定数据的预处理方式。
- flow()方法：不同于fit()方法，flow()方法可以直接对图像生成器进行操作，并返回多个批次的增强数据。

接下来我们详细说明一下使用方法。

4. ImageDataGenerator的初始化设置

当我们准备使用ImageDataGenerator来生成数据集时，我们需要对其进行初始化。这里假设我们的数据集是一组猫狗的图像，我们需要针对这些图像进行数据增强。以下是一个具体的示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 初始化ImageDataGenerator
DataGen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

上述代码中的各参数的含义如下：
- rescale：归一化参数，因为一般图像的像素数值范围是[0,255]，我们可以将其缩放到[0,1]之间
- rotation_range：旋转范围，用于指定图像随机旋转角度的最大值（以度为单位）
- width_shift_range和height_shift_range：宽度移动和高度移动范围，用于指定图像在水平和垂直方向上可移动的最大比例
- shear_range：剪切范围，用于指定逆时针方向中的剪切变换角度，以度为单位
- zoom_range：缩放范围，用于指定可以缩放图像的最大程度
- horizontal_flip：水平翻转，用于确定是否随机应用水平翻转的操作（True，或False）
- fill_mode：填充方式，当进行变形操作时，需要在变形的空白区域填充像素，fill_mode指定填充的方式（常用方式有：nearest、constant、reflect等）

参数设置完成后，我们可以使用fit()方法来对ImageDataGenerator进行初始化，示例如下：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 初始化ImageDataGenerator
DataGen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

# 载入数据集
trainGen = DataGen.flow_from_directory(
    'catsvgdogs/train',  # 数据集路径
    target_size=(150, 150),  # 将所有图像裁剪成150x150的规格
    batch_size=32,  # 每个批次的大小
    class_mode='binary'  # 给定分类的依据，本例中只有猫和狗两种分类，故选择binary
)

5. flow()方法的使用

ImageDataGenerator提供了两个方法：fit()和flow()。当我们使用fit()方法对ImageDataGenerator进行初始化后，在对模型进行训练之前，我们需要使用其内部参数来对图像进行预处理。而flow()方法可以直接对图像生成器进行操作，并返回多个批次的增强数据。以下是一个示例代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 初始化ImageDataGenerator
DataGen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

# 载入数据集
trainGen = DataGen.flow_from_directory(
    'catsvgdogs/train',  # 数据集路径
    target_size=(150, 150),  # 将所有图像裁剪成150x150的规格
    batch_size=32,  # 每个批次的大小
    class_mode='binary'  # 给定分类的依据，本例中只有猫和狗两种分类，故选择binary
)

# 使用flow()方法得到增强后的数据
imageList0, labelList0 = trainGen.next()
imageList1, labelList1 = trainGen.next()

# 输出大小
print('imageList0: ', imageList0.shape)
print('labelList0: ', labelList0.shape)
print('imageList1: ', imageList1.shape)
print('labelList1: ', labelList1.shape)

以上代码中，我们先进行ImageDataGenerator的初始化设置，然后对训练集进行fit操作后便可以直接使用flow()方法来得到其增强后的数据集。需要注意的是，ImageDataGenerator支持使用多个增强操作，当对图像进行增强操作时，每次都会随机选择其中一种方式。

6. 总结

至此，我们已经详细讲解了ImageDataGenerator和flow()方法的使用说明。以上方式适用于基于keras的图像分类任务，在实际应用中可以根据需求进行调整，具体操作难度较小，过程简单易懂。