Блог

я использовал приведенный ниже код для загрузки изображений из моего каталога

 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
DATA_TRAIN_PATH='/content/drive/MyDrive/persiandataset/PersianDataset/train'
DATA_VALIDATION_PATH ='/content/drive/MyDrive/persiandataset/PersianDataset/validation'
train_datagen = ImageDataGenerator()

IMG_WIDTH =32
IMG_HEIGHT =32
EPOCHS_VGG=60
BATCH_SIZE_VGG=500

train_generator  = train_datagen.flow_from_directory(
        DATA_TRAIN_PATH,
        target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
        batch_size=BATCH_SIZE_VGG,
        subset = "training",
        class_mode='categorical')

test_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        DATA_VALIDATION_PATH,
        target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
        batch_size=BATCH_SIZE_VGG,
        subset = "validation",
        class_mode='categorical')
 

результат показывает :
Найдено 37109 изображений, принадлежащих к 32 классам.

Найдено 0 изображений, принадлежащих к 32 классам.

но я правильно определил подкаталоги для своих данных проверки, и нет никакой разницы между определением каталога поезда и каталога проверки, но он не распознает мои изображения в папке проверки. как я могу исправить эту проблему? Я также прикрепил изображение подкаталога моей папки для изображений

мой каталог проверки содержит 32 класса с 27 изображениями в каждом подкаталоге.и все данные проверки равны 864.

Установка subset="training" или subset="validation" , возможно, выбрасывание вещей, так как вы не устанавливали validation_split их в ImageDataGenerator() классе. Можете ли вы попробовать без этого набора аргументов, как это:

 test_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        DATA_VALIDATION_PATH,
        target_size=(IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT),
        batch_size=BATCH_SIZE_VGG,
        class_mode='categorical')