如何解决如何使用图像和标签为 Tensorflow 创建数据集
我想根据特殊文件夹中的图像创建数据集。接下来我想根据数据集的scheme使用tensorflow对它们进行分类。
解决方法
你的问题有点含糊,但我认为你的意思是这样,你可以解决你的问题。
我猜你有一些图像,它们属于某些类。同一类的图像在同一个文件夹中。像这样:
images/
cats/
img_0.png
img_1.png
img_2.png
...
dogs/
img_0.png
img_1.png
img_2.png
...
您现在需要一个数据集,其中 x 值是图像,y 值是类。
如here所述,您可以使用
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,validation_split=0.2,subset="training",seed=123,image_size=(img_height,img_width),batch_size=batch_size)
加载您的数据。在示例中,我为 data_dir
指定的变量应保存值 "images"
。这是在 TensorFlow 中加载数据的一种快速便捷的方式。我建议点击我提供的链接,查看有关将数据加载到 TensorFlow 的完整教程。
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