我正在Keras中使用ImageDataGenerator（），我想获取整个测试数据的标签。
当前，我正在使用以下代码来完成此任务：
test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)
test_labels = []
for i in range(0,3):
test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))
但是，此代码仅起作用，因为我知道我总共有150张图像，并且我的批处理大小定义为50。
此外使用：
imgs, labels = next(test_batches)
如本主题类似文章中所建议，仅返回一批标签，而不返回整个数据集。因此，我想知道是否有比我上面使用的方法更有效的方法。
好吧-当您知道时，batch_size您可以从flow_from_directory对象获取许多图像：
test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(.., batch_size=n)
number_of_examples = len(test_batches.filenames)
number_of_generator_calls = math.ceil(number_of_examples / (1.0 * n))
# 1.0 above is to skip integer division
test_labels = []
for i in range(0,int(number_of_generator_calls)):
test_labels.extend(np.array(test_batches[i][1]))
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