Keras ImageDataGenerator 中的增强

我有两个关于 ImageDataGenerator 的问题：

1）整批图像是否使用相同的增强，或者每个图像都有自己的随机变换？ 例如对于旋转，模块是否以相同的角度旋转批次中的所有图像，或者每个图像获得随机旋转角度？

2）ImageDataGenerator.flow中的数据无限循环（批量）。有没有办法停止这个无限循环，即仅进行 n 次增强。因为我需要在每个步骤（不是每个纪元）中修改batch_size。 谢谢

回答来自弗朗索瓦·肖莱 https://github.com/fchollet:

1）整批图像是否使用相同的增强，或者每个图像都有自己的随机变换？例如对于旋转，模块是否以相同的角度旋转批次中的所有图像，或者每个图像获得随机旋转角度？

每个样本都有不同的独特变换（例如，在一定范围内随机旋转）。

2）ImageDataGenerator.flow中的数据无限循环（批量）。有没有办法停止这个无限循环，即仅进行 n 次增强。因为我需要在每个步骤（不是每个纪元）中修改batch_size。谢谢

不清楚这里是什么意思。但如果你正在使用model.fit_generator(ImageDataGenerator.flow())那么你可以指定samples_per_epoch=...仅从生成器中产生特定数量的样本。如果您想要批次级粒度，您可以这样做：

for x, y in model.fit_generator(ImageDataGenerator.flow()):
  model.train_on_batch(x, y)

在这种情况下，你可以break（这是一个循环）在您想要的任意数量的批次之后。