如何将创建未使用数据的生成器传递给Model.fit_generator()?

时间:2019-06-27 10:46:47

标签: python image-processing keras generator

我有两个不同的自定义生成器。 其中一个处理包含9个图像的数组,并将其中8个用作X,其中一个用作Y。 另一个非常相似,但是只将4张图像作为X。

我希望Generator能够产生8张图像,但只能将4张图像提供给神经网络。 (其他4个仅应用于测试目的。)

我该怎么做?生成器通常产生X,Y。我猜你不能随意要求它产生X,Y,Z。

我不知道下一步应该怎么做。

SbecialPatchGenerator类(序列):     def init (...):         ...

def __len__(self):
    ...

def __getitem__(self, file_index):
    rndint = np.random.randint(0, len(self.images))
    with open(self.images[rndint], "rb") as read_file:
        images = np.load(read_file)
        images = np.reshape(images, [-1, self.new_size, self.new_size, 1])

    with open(self.neighbors[rndint], "rb") as read_file:
        new_neighbors=[]
        for c in range(8):
            new_neighbors.append([])
        neighbors_list = np.load(read_file)
        #print("neighbors - " + str(neighbors_list.shape))

        for neighbors in neighbors_list:
             for c in range(len(neighbors)):
                 #print("neighbor - " + str(neighbors[c].shape))
                 after_edit = np.reshape(neighbors[c] , [self.new_size, self.new_size, 1])
                 new_neighbors[c].append( after_edit)
                 #print("neighbor_ae - " + str(after_edit.shape))
    for c in range(8):
            new_neighbors[c] = np.array(new_neighbors[c])
    return new_neighbors,images

我希望生成器能够: -如果在Model.fit_generator()中使用,则仅将4张图像用作X,将1张图像用作Y -通过自定义功能,我可以将8张图像作为X图像,将1张图像作为Y图像

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