如何解决你如何为 tensorflow 编译混合数据类型?
我正在尝试制作一个混合数据集,但我很挣扎。我想为输入使用图像和浮点值。然后输出线性回归。我已经尝试研究了几个小时,但许多教程使用了预组装的数据集,这对我来说没有太大帮助。有人可以教我如何将这些数据插入到 model.fit 中。我不需要帮助创建模型。
我目前正在使用:
蟒蛇 3.8
TF-GPU 2.4.0rc1
keras 2.4.3
熊猫 1.1.4
这就是我被卡住的地方。
IMG_SIZE = 400
Version = 1
batch_size = 8
val_aug = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
aug = ImageDataGenerator(
rescale=1/255,rotation_range=30,width_shift_range=0.1,height_shift_range=0.1,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,channel_shift_range=25,horizontal_flip=True,fill_mode='constant')
image_file_list = glob('F:/DATA/Vote/Images/**',recursive=True)
df = pd.read_csv('F:/DATA/Vote/Vote_Age.csv',names=["ID","age","votes"])
ID = df["ID"].value_counts().keys().tolist()
age = df["age"].value_counts().keys().tolist()
votes = df["votes"].value_counts().keys().tolist()
print(ID)
print(age)
print(votes)
这就是我的文本数据的样子,它被编译成一个 .csv 文件。 ID是图像名称,年龄是我的第二个输入值,票数是我的预测值
ID,age,votes
484,121576.1,-5
482,121576.88,42
477,121582.42,68
475,121587.62,12
474,121587.68,29
469,121602.92,47
467,121603.0,115
463,121603.17,9
451,121605.08,22
450,121605.68,12
447,121607.97,33
410,121610.36,12
400,121610.76,5
398,121610.93,13
395,121610.99,13
394,121611.0,122
393,121611.02,15
392,38
391,121611.04,27
390,121611.05,9
...
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