如何在 keras fit_generator() 中使用多个生成器

数据挖掘 深度学习 喀拉斯 张量流
2022-02-16 23:14:57

我想在一组图像上训练多输入模型。在 keras 中使用ImageDataGenerator.flow_from_directory()和。fit_generator

问题是我不知道如何使用多个生成器。

这是我的输入和输出生成器,种子是相同的:

input1 = imageDataGenerator.flow_from_directory(directory=base_data_directory + 'img/' + mode+'/', **img_generator_config)
input2 = imageDataGenerator.flow_from_directory(directory=base_data_directory + 'edge/' + mode,**edge_generator_config)
output = imageDataGenerator.flow_from_directory(directory=base_data_directory + 'label/' + mode, **label_generator_config)

我应该如何使用fit_generator这些数据?

1个回答

在我看来,您应该构建自定义数据生成器,或者只使用 Keras 的 fit 函数,并使您的输入数据如下:

x = [[image1, feature1], [image2, feature1], [image3, feature1]]

y = [class1, class2, class1]