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python - 使用文件夹结构在 Keras 中进行预测时如何获得正确的标签？

问题描述

由于我的数据集是一组图像，因此我使用文件夹结构来组织数据：

/train
    /class1
        img.jpg
        img.jpg
        ...
    /class2
        ...
/validation
    /class1
        ...
    /class2
        ...

只有两个类，所以我使用了二进制类模式，如下所示：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

现在，当使用该predict()函数时，输出显然是一个介于 0 和 1 之间的数值。但是，我不知道哪个标签属于哪个值（0 或 1）。如何获得真正的标签（class1 或 class2）？

标签： pythontensorflowkerasdeep-learninggenerator

解决方案

要获取类名，只需调用：

generator.classes

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