from tensorflow import keras
class Generator(keras.utils.Sequence):
def __init__(self, X, Y, batch_size=32):
self.X = X # X是一个list
self.Y = Y # Y是一个list
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
#math.ceil表示向上取整
#调用len(BaseSequence)时返回，返回的是每个epoch我们需要读取数据的次数
return math.ceil(len(self.X) / self.batch_size)
def preprocess_img(self, img):
# 数据归一化
img = np.asarray(img, np.float32) / 255.0
return img
def __getitem__(self, idx):
batch_x = self.X[idx * self.batch_size: (idx + 1) * self.batch_size]
batch_y = self.Y[idx * self.batch_size: (idx + 1) * self.batch_size]
return np.array(batch_x)/255.0, np.array(batch_y)/255.0
#重写的父类Sequence中的on_epoch_end方法，在每次迭代完后调用。
def on_epoch_end(self):
#每次迭代后重新打乱训练集数据
c = list(zip(self.X,self.Y))
random.shuffle(c)
self.X[:], self.Y[:] = zip(*c)
keras model.fit_generator()
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