Keras ImageDataGenerator错误映射

Question

我想使用Keras的ImageDatagenerator。

我的代码：

image_datagen = image.ImageDataGenerator()
mask_datagen  = image.ImageDataGenerator()
image_datagen.fit(X_train[:int(X_train.shape[0]*validation_split)],seed=42)
mask_datagen.fit(Y_train[:int(Y_train.shape[0]*validation_split)],seed=42)
x=image_datagen.flow(X_train[:int(X_train.shape[0]*validation_split)], batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
y=mask_datagen.flow(Y_train[:int(Y_train.shape[0]*validation_split)], batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
train_generator = zip(x, y)
return train_generator

所以，我的图像是灰度的，我的标签是二进制图像。但是如果我绘制x和y数据，它就变成了原始图像的不同标签。存在映射错误。但是在哪里呢？如果我绘制我的X_train[0]和Y_train[0]，一切都是正常的。

Answer 1

您将在流函数调用中使用shuffle=True混洗数据。因为您使用的是两个独立的生成器，所以x和y将被独立地混洗。要解决这个问题，我认为您需要在.flow调用中添加seed=something。

此外，您根本不需要调用.fit，因为您没有使用任何依赖于数据的转换。