이미지 제너레이터

여러 이미지들을 한번에 

피쳐스케일링 + reshape을 동시에 해주는 고마운 함수

이미지가 들어있는 디렉토리 정보(링크)를 주고, 사이즈 정보(traget_size)도 주고, 분류(class_mode)의 정보도 준다.

 

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
 
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1/255.0) #1
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255.0)
 
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('/tmp/cats_and_dogs_filtered/train',
                                                    batch_size =20,
                                                    target_size=(150,150), #2
                                                    class_mode='binary') #3
val_generator = validation_datagen.flow_from_directory('/tmp/cats_and_dogs_filtered/train',
                                                      batch_size =20,
                                                      target_size=(150,150), #2
                                                      class_mode='binary') #3

 

#1 이미지 피쳐스케일링 => 255.0으로 나누는 것
이미지의 행렬은 최대 255의 숫자값으로 이루어져 있어 255.0로 나누면 실수처리로 노멀라이징화 된다.

 

#2 타겟 사이즈는 마음대로 바꿀 수 있다. 단, 모델에 적은 싸이즈와 같은 파일로 넣어야 한다. ex) 150,150

 

 

#3 class_mode는

컴파일의 loss가 categorical_crossentropy = categorical

sparse_categorical_crossentropy = sparse

binary_crossentropy = binary