Keras 当我从\u目录使用ImageDataGenerator.flow\u时，如何获得真正的标签

我有一个运行的代码，其中作为数据输入，我有两个numpy数组（X_train，y_true）。我喜欢ImageDataGenerator的数据增强功能

我可以用它来获取相应的numpy数组吗

下面是一些代码：

train\u data\u dir=“包含每个a类图像目录的目录路径”
从keras.preprocessing.image导入ImageDataGenerator
datagen=ImageDataGenerator（重缩放=1./255，
水平翻转=真，
旋转（范围=360）
生成器=来自目录的datagen.flow\u(
列车数据目录，
目标尺寸=（图像宽度、图像高度），
批次尺寸=22，
class_模式=无，
洗牌=真）
x=生成器。下一个（）

---

现在x是一个np.array，包含我的两个类的图像。我能在某处找到带有标签的对应数组吗？

这很简单。发电机必须同时输出x和y：

x, y = generator.next()

另一个选项取决于您的python：

x, y = next(generator)

由于您使用了

class\u mode=None

，因此生成器没有返回任何Y

应使用其中一种方法使生成器生成标签：

• 分类的
• 二进制的
• 稀疏的

---

通常，出于多类目的，您会选择“分类”。对于一个类（是/否），使用“二进制”

谢谢，我尝试了这两种方法，但在这两种情况下我都得到了：ValueError：太多的值无法解压缩（预期为2）啊，您使用的是

class\u mode=None

。这可防止发电机产生Y形零件。（更新了答案）。太好了：）--如果您认为这回答了您的问题，请将其标记为已回答。谢谢！我试过了，成功了！现在我明白了为什么我在使用

class\u mode=binary