kerasのImageDataGeneratorの使用方法について

Question

kerasのImageDataGeneratorの使用方法について

ImageDataGeneratorクラスの内容を参考にして勉強していました。
目的としてはImageDataGeneratorを使用することによってメモリに乗らない大規模なデータを処理しようとしているからであります。

.flow_from_directory(directory)の使用例:

train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'data/validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=2000,
        epochs=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800)

上を読む限りではImageDataGeneratorのインスタンスを作って（trainとtest）そのあとそのインスタンスに.flow_from_directoryを用いてgeneratorを作成しているのですが、
model.fitにtrain_generatorやvalidation_generatorにラベルがついていません。つまり、このリファレンスは少し変なような気がするのですが、ラベルを加えるためにはどのようなことをすればよいのでしょうか？
詳しい方がいれば教えて頂けると幸いです。

Answer 1

ラベルを加えるためにはどのようなことをすればよいのでしょうか？

flow_from_directory(<指定するパス>) に指定するディレクトリは、以下のようにクラスごとに画像がフォルダで分けられていることが前提となっており、ラベルは自動でつけられます。
なので、こちらでラベルをつけるような作業を行う必要はありません。

<指定するパス>
-- dog
-- cat
-- bird

Comments

[yu__]

大変助かりました。
ありがとうございました。
ベストアンサーにさせていただきました。