我正在使用卷积神经网络来预测植被的生长。我的输入是（n，51,51,1）地形张量，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作为标签，因此有点问题。我的网络运行良好，但是必须将所有数据存储在内存中有一点限制。如果有人知道如何为该问题设置flow from directory，我将不胜感激。我正在使用R作为keras和tensorflow的接口，但也欢迎使用python解决方案。包括图片，以防不清楚我在做什么。谢谢！
最佳答案
这是您要解决的一个复杂问题。图像创建是蠕虫的另一种可能，而不是分类（这就是您所说的）
您可以查看this文章，深入讨论代际网络。
考虑它的另一种方法是使最后一个输出层具有51 * 51的隐藏单位并进行回归。我的意思是将其视为回归问题，您需要对每个像素分别进行回归。
关于python - 目录中的Keras流标签张量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/59160028/