今天嘗試用keras實現simgan，在讀入資料時遇到了幾個坑，記錄一下。
# coding: utf-8
import os
import sys
import keras
from keras import layers
from keras import models
from keras import optimizers
from keras.preprocessing import image
import h5py
import numpy as np
import tensorflow as tf
from hs_util import *
from gen_captcha import *
from const import *
os.environ['cuda_visible_devices'] = '0' # 指定哪張卡：0, 1, 2, ...
config = tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth = true # 隨著程序逐漸增加視訊記憶體占用，而不是一下佔滿
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.2
sess = tf.session(config = config)
# 影象大小
img_height = image_height
img_width = image_width
img_channels = num_channels
#定義影象資料生成器
# datagen = image.imagedatagenerator(
# data_format='channels_last')
datagen = image.imagedatagenerator(
data_format='channels_last')
flow_from_directory_params =
flow_params =
real_generator = datagen.flow_from_directory(
'./data/real',# 儲存真實資料的本地路徑，注意在這個路徑下還有子資料夾，子資料夾下是資料
**flow_from_directory_params
)real_image_batch = get_image_batch_real(real_generator)
plot_batch(real_image_batch) #顯示batch資料
def plot_batch(image_batch1,image_batch2, figure_path,):
fig, axs = plt.subplots(window_row,4)
for i in range(window_row):
axs[i,0].imshow(image_batch1[i*4]/255,cmap='gray') #因為imagedatagenerater生成的資料是0-255的float型別，所以需要/255做歸一化才能正常顯示。
axs[i,1].imshow(image_batch1[i*4+1]/255, cmap='gray') # cmap的引數設定也需要看一下plt的文件
axs[i,2].imshow(image_batch1[i*4+2]/255, cmap='gray')
axs[i,3].imshow(image_batch1[i*4+3]/255, cmap='gray')
plt.show()
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