Keras ImageDataGenerator不同的图像

Question

我在Keras的ImageDataGenerator图像增强方面遇到了麻烦。现在，我正在尝试垂直翻转训练数据集中的图像。X_batch是我的翻转图像数据集，X_train也是我的原始训练数据集。

有人可以解释为什么其中的图像X_batch与其中的图像顺序不同X_train吗？X_batch[0]应该是的翻转版本X_train[0]，而应该是X_batch[0]我的数据集中其他图像的翻转版本。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)    

datagen = ImageDataGenerator(vertical_flip=True)

datagen.fit(X_train)

for X_batch, y_batch in datagen.flow(X_train, y_train):

    X_batch = X_batch.astype('uint8')

    plt.subplot(2, 1, 1)

    plt.imshow(X_batch[0]) // flipped image

    plt.subplot(2, 1, 2)

    plt.imshow(X_train[0]) // original image

    plt.show()

    break

Answer 1

根据Keras文档，该flow方法采用一个称为的参数shuffle，如果将其设置为True（默认情况下），则会对数据进行混洗，然后应用图像转换。False如果您不喜欢这种行为，可以将其设置为：for X_batch, y_batch in datagen.flow(X_train, y_train, shuffle=False):    ...