python-3.x - (Tensorflow 2.0) Keras Dataframe 无法检测到验证图像

Question

我尝试使用keras.ImageDataGenerator.flow_from_dataframe，但它无法检测到验证图像，我得到了这个

找到 162770 个经过验证的图像文件名。

找到 0 个经过验证的图像文件名。

谁能帮帮我

我的代码在这里：

traindf=pd.read_csv('E:/color.csv')
columns=["Black", "White", "Red", "Blue", "Green", "Brown", "Yellow"]

datagen=ImageDataGenerator()    
train_generator=datagen.flow_from_dataframe(
dataframe=traindf,
directory="E:/Experimental_Data",
x_col="image_id",
y_col=columns,
subset="training",
batch_size=32,
seed=42,
shuffle=True,
class_mode="raw",
target_size=(178,218))

test_datagen=ImageDataGenerator()
valid_generator=test_datagen.flow_from_dataframe(
dataframe=traindf,
directory="E:/Experimental_Data",
x_col="image_id",
y_col=columns,
subset="validation",
batch_size=32,
seed=42,
shuffle=True,
class_mode="raw",
target_size=(178,218))

Answer 1

我想这个问题的出现是因为x_col和y_col没有相同的维度。您必须准备一个脚本，以便根据某些特征（取决于您的数据），所有x_col组件都有各自的y_col组件。您作为列表包含在列中的所有颜色都必须映射到该脚本中的每个x_col。然后您可以使用该映射来定义您的y_col，x_col和y_col的尺寸将匹配。之后其余的将正常工作。祝你好运！

Answer 2

事实证明，您必须在对 ImageDataGenerator 的调用中设置验证分数，例如：

datagen=ImageDataGenerator(validation_split=0.2)

我刚刚遇到了同样的问题，现在已经解决了。在https://keras.io/api/preprocessing/image/#flowfromdataframe-method找到答案：

子集：如果在 ImageDataGenerator 中设置了validation_split，则数据子集（“训练”或“验证”）。