Keras seed不会增强图像，也不会遮罩图像

我试图同步转换我的图像和掩码标签，但随机增强对这两个生成器的应用不同（当我将两个图像都保存到一个目录中时得到验证）

我试过了

• 在我的库堆栈中设定所有生成器的种子
• 禁用洗牌和多处理
• 确保图像和遮罩之间的增强选项相同

有一件事确实奏效了，那就是将批量大小设置为1，但随后我的培训表现受到了影响

seed_val=0

data_gen_args = dict(
    rescale=1./255,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=validation_split)

image_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator(**data_gen_args)

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)

train_generator = zip((image_generator), (mask_generator))

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尝试将图像和遮罩的

shuffle

设置为

False

image_generator = image_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_images/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='rgb',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/img/',
    seed=seed_val)

mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(
    'data/x/train_annotations/',
    target_size=(224, 224),
    shuffle = False,
    color_mode='grayscale',
    class_mode=None,
    batch_size=batch_size,
    subset='training',
    save_to_dir='tmp/mask/',
    seed=seed_val)

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不幸的是，这并没有带来什么不同，不过还是要感谢你的建议。也许你必须构建自己的一代。你是对的，不管将来是否需要更多功能，我可能不得不这样做。我只是想澄清为什么我的代码在遵循keras文档时不起作用，然后再继续下去。