代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Googlebot

如何将提取的特征传递给Keras模型?

keras tensorflow python

Googlebot · 技术社区 · 6 年前

我从csv文件中提取一系列图片的特征及其标签,如下所示

data = pandas.read_csv("data.csv", delimiter=',', dtype=str)
for index, row in data.iterrows():
    img = image.load_img(row['image_path'], target_size=(img_width, img_height))
    trainImage = image.img_to_array(img)
    trainImage = np.expand_dims(trainImage, axis=0)

我该怎么保存 trainImages 和 trainLabels 在上面的循环中传递到相应的数组中以传递到模型

trainLabels = np_utils.to_categorical(trainLabels, num_classes)
model.fit(trainImages, trainLabels, nb_epoch=3, batch_size=16)

1 回复 | 直到 6 年前

Samer Ayoub 6 年前

# create lists to hold data
X_train, y_train = [], []

# while looping add feature vector and labels to X_train, y_train resp.
X_train.append(trainImage)
y_train.append(trainLabel)

# convert y_train to categorical

# pass to model

推荐文章

July · 如何定义数字间隔,然后四舍五入

1 年前

Community wiki · 对象名称前的单下划线和双下划线的含义是什么?

1 年前