来自目录的 Keras 流标签张量

Question

我正在使用卷积神经网络来预测植被生长。 我的输入是 (n,51,51,1) 地形高程张量，标签是 (n,51,51,1) 植被张量。

由于来自目录的流使用文件夹名称作为标签，因此这有点问题。 我的网络运行良好，但必须将所有数据保存在内存中有点限制。 如果有人知道如何为这个问题设置flow from directory我将不胜感激。 我使用 R 作为 keras 和 tensorflow 的接口，但也欢迎使用 python 中的解决方案。 包括图片，以防不清楚我在做什么。 谢谢！

Answer 1

这是您要解决的复杂问题。 图像创建是另一种蠕虫，而不是分类（这就是你所说的）

您可以查看这篇文章，该文章更深入地讨论了代际网络。

另一种思考方式是让最后一个输出层具有 51*51 个隐藏单元并进行回归。 我的意思是将其视为回归问题，您可以单独对每个像素进行回归。