[Tensorflow][Keras] ImagedataGenerator - fit/flow method

ImageDataGenerator

데이터 배치(batch)를 생성

batch 단위로 순환(flow)하는 특성

 

ImageDataGenerator's option

- featurewise_center: boolean type. 데이터셋에 대해 Feature별로 인풋값들의 평균이 0이 되도록 설정

- featurewise_std_normalization: boolean type. 인풋값들을 각 Feature 별로 데이터셋의 표준편차로 나눔

- zca_whitening : boolean type. 성분 분석 whitening 를 적용할지 여부

 

.flow method

데이터(x)와 라벨(y) 배열을 받아 augmented data batch 생성

 

example

datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32)

 

.fit method

ImageDataGenerator 객체를 학습시켜서 샘플 데이터의 통계적 정보를 계산.

featurewise_center, featurewise_std_normalization, zca_whitening 등이 True 일때에만 해당.

 

example

datagen.fit(x, augment=False, rounds=1, seed=None)

 

.flow_from_director

디렉토리 경로(string)를 전달받아, data batch를 생성

 

example

datagen.flow_from_directory (directory,                                           
                             target_size=(256, 256),
                             color_mode='rgb',
                             batch_size=32, 
                             shuffle=True )