국비충 딥러닝 ㅈ뉴비인데 질문있슴미다


cnn으로 이미지 학습시키는데 이미지는 용량이 커서 개인 데탑으로는 램이랑 브이램이 턱없이 부족해서 제대로 학습이 안되더라구여


그래서 flow_from_directory 써가지고 학습시켰는데 이렇게 학습시킨 모델을 test 하면 결과값이 항상 엉망으로 나옵니다..(어떤 이미지를 넣던 한 라벨로만 결과를 내놓거나 전혀 다른답을 내놓거나 함)


뭐 여러운게 아니고 ㄹㅇ 단순한 image classification 인데... 학습 시킬때 train_acc랑 val_acc는 정상적으로 나옵니다.(0.85정도)


어디서 듣기로는 학습시킬때 이미지와 test할 때 넣는 이미지가 전처리 방법이 완전히 같아야 제대로 결과값이 나온다던데 flow_from_directory는 어떤식으로 이미지가 전처리돼서 들어가는지를 아무리 찾아봐도 모르겠습니다...


그리고 flow_from_directory 방법 외에 h5py로 변환시킨 후에 학습시키는 방법은 어떤지 궁금함미다...