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Iterador capaz de leer imágenes de un directorio en disco.

Hereda de: Iterator, Sequence

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Compat alias para la migración

Ver Guía de migración para más detalles.

tf.compat.v1.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator

tf.keras.preprocessing.image.DirectoryIterator(
    directory, image_data_generator, target_size=(256,256),
    color_mode='rgb', classes=None, class_mode='categorical',
    batch_size=32, shuffle=True, seed=None, data_format=None, save_to_dir=None,
    save_prefix='', save_format='png', follow_links=False,
    subset=None, interpolation='nearest', dtype=None)
Argumentos
directory Ruta al directorio desde el que leer las imágenes. Se considerará que cada subdirectorio de este directorio contiene imágenes de una clase o, alternativamente, puede especificar subdirectorios de clase a través de la classes argumento.
image_data_generator En vez de ImageDataGenerator para usar en transformaciones aleatorias y normalización.
target_size tupla de números enteros, dimensiones para cambiar el tamaño de las imágenes de entrada.
color_mode Uno de "rgb", "rgba", "grayscale". Modo de color para leer imágenes.
classes Lista opcional de cadenas, nombres de subdirectorios que contienen imágenes de cada clase (p. Ej. ["dogs", "cats"]). Se calculará automáticamente si no se configura.
class_mode Modo para ceder los objetivos: "binary": objetivos binarios (si solo hay dos clases), "categorical": objetivos categóricos, "sparse": objetivos enteros, "input": los objetivos son imágenes idénticas a las imágenes de entrada (se utilizan principalmente para trabajar con codificadores automáticos), None: no se obtienen objetivos (solo se obtienen imágenes de entrada).
batch_size Entero, tamaño de un lote.
shuffle Booleano, si se deben barajar los datos entre épocas.
seed Semilla aleatoria para la mezcla de datos.
data_format Cadena, uno de channels_first, channels_last.
save_to_dir Directorio opcional donde guardar las imágenes que se están generando, en un formato visible. Esto es útil para visualizar las transformaciones aleatorias que se están aplicando, con fines de depuración.
save_prefix Cuerda prefix utilizar para guardar imágenes de muestra (si save_to_dir Está establecido).
save_format Formato que se utilizará para guardar imágenes de muestra (si save_to_dir Está establecido).
subset Subconjunto de datos ("training" o "validation") si validation_split se establece en ImageDataGenerator.
interpolation Método de interpolación utilizado para volver a muestrear la imagen si el tamaño de destino es diferente al de la imagen cargada. Los métodos admitidos son “más cercano”, “bilineal” y “bicúbico”. Si está instalada la versión 1.1.3 o posterior de PIL, también se admite “lanczos”. Si está instalada la versión 3.4.0 o posterior de PIL, también se admiten “box” y “hamming”. De forma predeterminada, se utiliza “más cercano”.
dtype Dtype que se utilizará para las matrices generadas.
Atributos
filepaths Lista de rutas absolutas a archivos de imagen
labels Etiquetas de clase de cada observación
sample_weight

Métodos

next

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next()

Para python 2.x.

Devoluciones
El siguiente lote.

on_epoch_end

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on_epoch_end()

reset

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reset()

set_processing_attrs

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set_processing_attrs(
    image_data_generator, target_size, color_mode, data_format, save_to_dir,
    save_prefix, save_format, subset, interpolation
)

Conjuntos attributes para usar más tarde para procesar archivos en un lote.

Argumentos
image_data_generator En vez de ImageDataGenerator para usar en transformaciones aleatorias y normalización.
target_size tupla de números enteros, dimensiones para cambiar el tamaño de las imágenes de entrada.
color_mode Uno de "rgb", "rgba", "grayscale". Modo de color para leer imágenes.
data_format Cadena, uno de channels_first, channels_last.
save_to_dir Directorio opcional donde guardar las imágenes que se están generando, en un formato visible. Esto es útil para visualizar las transformaciones aleatorias que se están aplicando, con fines de depuración.
save_prefix Cuerda prefix utilizar para guardar imágenes de muestra (si save_to_dir Está establecido).
save_format Formato que se utilizará para guardar imágenes de muestra (si save_to_dir Está establecido).
subset Subconjunto de datos ("training" o "validation") si validation_split se establece en ImageDataGenerator.
interpolation Método de interpolación utilizado para volver a muestrear la imagen si el tamaño del objetivo es diferente al de la imagen cargada. Los métodos admitidos son “más cercano”, “bilineal” y “bicúbico”. Si está instalada la versión 1.1.3 o posterior de PIL, también se admite “lanczos”. Si está instalada la versión 3.4.0 o posterior de PIL, también se admiten “box” y “hamming”. De forma predeterminada, se utiliza “más cercano”.

__getitem__

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__getitem__(
    idx
)

__iter__

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__iter__()

__len__

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__len__()
Variables de clase
modos_clase_permitidos
white_list_formats