Python Keras：使用来自目录的flow_的fit_生成器的多个输入

fit_生成器中是否可能有两个来自_目录的流_

比如说

train_generator_1 = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir_1,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

train_generator_2 = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir_2,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

custom_vgg_model.fit_generator(
    [train_generator_1, train_generator_2],
    steps_per_epoch=nb_train_samples,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples,
    callbacks=[checkpointer, csv_logger])

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您可以尝试制作一个同时包含以下内容的生成器：

在python 3中：

def doubleGenerator(generator1,generator2):

    while True:
        for (x1,y1),(x2,y2) in zip(generator1,generator2):
            yield ([x1,x2],y1)

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您想要两个并行输入吗？您的模型是否使用两个输入？输出结果如何？两个并行输出？@DanielMöller是的，我的模型有两个CNN。每个都有不同的输入。输出是相同的。输入基本上是相同的图像，但每个CNN都有不同的预处理图像。好的，输出。。。您想从生成器1还是生成器2获取它们？@DanielMöller这两个生成器的输出应该相同。所以两者都可以。我感谢你的帮助！另一个我推荐你。一个问题：这是检查在每个目录中找到的文件名吗？它是如何将imageA1与标签A和imageA2连接起来的，而imageA2也有标签A？