圖像繪圖 - 處理後

Question

我正在研究Keras封裝進行深度學習，並在https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py上找到了一個很好的代碼示例，它很好地集成了圖像預處理（例如旋轉和移位）。我想知道 - 在預處理之後是否容易繪製訓練圖像以觀察這些旋轉和換檔的影響？

Answer 1

通過給數據生成器的flow()函數提供save_to_dir='path_to_dir'，可以將生成的圖像保存到磁盤。

Answer 2

是的，可以繪製圖像。例如在MNIST數據集的情況下：

from keras.datasets import mnist 
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
from matplotlib import pyplot 

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, 28, 28) 
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, 28, 28) 

X_train = X_train.astype('float32') 
X_test = X_test.astype('float32') 

datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True, vertical_flip=True) 

datagen.fit(X_train) 

for X_batch, y_batch in datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=9): 
# grid of 3x3 images 
    for i in range(0, 9): 
     pyplot.subplot(330 + 1 + i) 
     pyplot.imshow(X_batch[i].reshape(28, 28), cmap=pyplot.get_cmap('gray')) 

    pyplot.show() 
    break 

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