keras python このコードの意味

Question

前提・実現したいこと

現在　pythonとkeras を使い　ある書籍の内容にある、kaggle の　猫と犬の分類の問題をといていて下記のコードが出てきました。

しかし、下記コードの
generatorクラス関連のfor文において、for inputs_batch,labels_batch in generator: の意味がいまいちわかりません。。

generatorインスタンスの中に、inputs_batch, labels_batchがすでに含まれていることでしょうか？
そもそも、このようなfor文は慣れたないもので、意味がでできますようにアドバイスをいただければと思います。

for inputs_batch,labels_batch in generator:

        features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
        features[i * batch_size:( i + 1 )* batch_size] = features_batch
        labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] = labels_batch
        i += 1

        if i * batch_size >= sample_count:
            break

該当のソースコード

base_dir = "./cat_and_dogs_small"

train_dir = os.path.join(base_dir,"train")
validation_dir = os.path.join(base_dir,"validation")
test_dir = os.path.join(base_dir,"test")

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
batch_size=20


def extract_features(directory,sample_count):
    #　0の配列を作成する。
    features = np.zeros(shape=(sample_count,4,4,512))
    labels = np.zeros(shape=(sample_count))
    generator = datagen.flow_from_directory(directory,
                                      target_size=(150,150),
                                      batch_size=batch_size,
                                      class_mode="binary")

    i = 0
    for inputs_batch,labels_batch in generator:

        features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
        features[i * batch_size:( i + 1 )* batch_size] = features_batch
        labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] = labels_batch
        i += 1

        if i * batch_size >= sample_count:
            break

    return features,labels

train_features,train_labels = extract_features(train_dir,2000)
validation_features,validation_labels = extract_features(validation_dir,1000)
test_features,test_labels = extract_features(test_dir,1000)

Answer 1

for item in items:

この構文はitemsというイテラブルなオブジェクトを繰り返しitemに要素を入れながら実行します。

for inputs_batch,labels_batch in generator:

これも同様ですが、generatorの要素が2つ（inputs_batch,labels_batch）になっているということです。

Comments

[kotai2001]

どうもありがとうございました。generatorのオブジェクト要素だったんですね。早速、中身を確認してみます。