Keras 对GAN使用自定义数据集而不是MNIST

我正试图在此基础上使用一个简单的生成性对抗网络（GAN）。代码中的GAN示例使用MNIST数据集

# Load the dataset
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

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您能帮助我如何将

mnist.load_data（）

更改为我自己的自定义数据集吗

我不知道你是否解决了这个问题，但我会尽力提供一个答案。首先，不能将

mnist.load_data（）

更改为您自己的自定义数据集，它包含

mnist

数据。 为了进一步帮助您，我需要深入了解“您自己的”数据集是什么

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当我使用“我自己的”数据集时，我通常将它们存储在NumPy数组中，这样我就知道了结构，并且我可以使用

NumPy.load（）

以下是从目录加载一组图像的示例：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
def load_images():
    normalize = lambda x: (x.astype('float32') - 127.5) / 127.5 # normalize to between -1: and 1
    data_gen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=normalize, zoom_range=0.2, 
                                  horizontal_flip=True,rotation_range=0.05)

    x_train = data_gen.flow_from_directory(INPUT_DIR,
                                            target_size = (IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE),
                                            batch_size = BATCH_SIZE,
                                            shuffle = True,
                                            save_to_dir='augmented',
                                            class_mode = 'input',
                                            subset = "training")

    return x_train

x_train = load_images()