如何使用keras高效读取多标签图像数据？

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我所收集的多标签数据，主要包含两类：1、一张图片属于多个标签，例如，data：一件蓝色的上衣图片.jpg，label：蓝色，上衣。其中label包含两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。

我所接触的多标签数据，主要包括两类：

1、一张图片属于多个标签，比如，data:一件蓝色的上衣图片.jpg，label:蓝色，上衣。其中label包括两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。label2第二类，蓝色，黑色，红色。这样两个输出label1，label2都是是分类，我们可以直接把label1和label2整合为一个label，直接编码，比如[蓝色，上衣]编码为[011011]。这样模型的输出也只需要一个输出。实现了多分类。

2、一张图片属于多个标签，但是几个标签不全是分类。比如data：一张结婚现场的图片.jpg,label:高兴，3（表示高兴程度）。这时label1是分类，label2时回归。这种情况就需要多个标签，模型需要多个输出。

在这里我主要针对第二种情况加以说明：

keras的ImageDataGenerator.flow_from_directory 只能简单的读取单标签数据。