Python 使用TensorFlow和来自\u目录的flow\u计算CNN的精度

我使用flow_from_directory方法将数据输入神经网络：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory('.../train', target_size=(img_width, img_height), batch_size=32,class_mode='categorical')

现在我想打印（计算）训练精度。将训练数据拆分为y_-train和x_-train时，可以使用如下方式：

training_accuracy = compute_accuracy(y_train, model.predict(x_train))

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但我没有拆分数据。如何执行此操作？

flow\u from directory返回一个（x，y）元组，其中x是一个numpy数组，包含一批具有形状的图像（batch\u size、*target\u size、channels），y是相应标签的numpy数组

因此，您的x\u序列将是序列生成器[0]，y\u序列将是序列生成器[1]