Python 多个标签作为ML的训练数据

使用Python中的Keras创建CNN，以输出图像的旋转角度和缩放。我正在创建培训数据。不过我有几个问题

我计划在训练前使用Keras预处理作为操纵工具，但有没有办法保存使用的角度和缩放，以便我可以使用它们作为可训练参数

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如果没有，是否有更易于使用的方法？

您可以使用

ImageDataGenerator

的

apply_transform

方法，在该方法中，您可以指定所需转换的参数，例如将这些参数保存在列表或其他结构中，以后将它们用作功能。

我不确定您的问题是否定义得很好。。。例如，当输入足球图像时，您希望CNN提供什么样的旋转输出？我在旋转和放大的64 x 64像素框中有几个渐变。我希望使用ML能够检测旋转角度和应用于该图像的缩放。我希望这能更好地解释？谢谢，现在对我来说更有意义了。您是否可以在您的问题中添加这些图像的一些示例以及您的预期输出？这就是我遇到的问题。我想我不知道训练和测试数据的输入结构是什么，所以我不知道如何保存这些参数。我能在npz中保存所有东西吗？