ImageDataGenerator.next()是否等效于mnist.train.next_batch

Question

大家好，我是tensorflow的新手，我在胶囊网络上工作我的数据集是这样的：

-train
|-class1
|-class2
|-class3

我使用ImageDataGenerator flow_from_directory从目录名称生成标签：

train = ImageDataGenerator(rescale= 1/255)
trainData = train.flow_from_directory(dir_path , class_mode='categorical' , target_size=(80, 80), batch_size=batch_size )

这是标签的占位符：

y = tf.placeholder(shape=[None], dtype=tf.int64, name="y")

我下面的教程是关于mnist数据集的，所以他这样做是为了将训练数据提供给模型：

X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)

我改为这样做：

X_batch, y_batch = trainData.next()

它适用于图像，但不适用于标签，因为我得到了这个错误：

Cannot feed value of shape (10, 3) for Tensor 'y:0', which has shape '(?,)'

y_batch.shape-->(10，3(10是batch_size，我猜3是类的数量，我对这个感到困惑

有人能帮忙吗？

Answer 1

标签不需要占位符，只需使用

images, labels=next(trainData)

这将返回一个batchsize数量的图像和一个batch大小数量的标签。标签形状为(batch_size，number_of_classes(图像形状为(batch_size，80，80，3(

Answer 2

占位符创建空，然后加载数据。对于标签，无需创建占位符