程序开发在我windows 本机是可以跑的, 为 conda 环境, tensorflow 2.10 , 运行程序为 linux debain 10 ,是 香橙派 orangepi 4 lts , tensorflow 2.4 , 需要修改 tensorflow 源码 nano ~/.local/lib/python3.7…
使用image_dataset_from_directory函数加载图像数据集的步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import image_dataset_from_directory 指定图像数据集的目录结构:将图像数据集按照类别分别放置在不同的子目录中,每个子目录的名称即为对应...
我试过使用 (foo, foo1) = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(dataDirectory,etc),但我得到 (trainData, trainLabels) = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( ValueError:toomanyvaluestounpack(expected2 )如果我尝试将其作为一个变量返回,然后将其拆分为: train = tf.keras....
由于数据集已经基于类在文件夹目录进行了分类,加载数据集的最简单方法是使用 keras.utils.image_dataset_from_directory。 使用 directory 参数指定父目录路径,并使用 labels='inferred' 自动加载基于文件夹名称的标签。 使用 label_mode='categorical' 可以将标签作为 one-hot 向量加载,这样我们加载数据就别的非常简单...
tf.data.Dataset 对象。这个函数可以自动处理图像文件的读取、解码、缩放以及标签的分配(基于图像所在的文件夹名)。它非常适合用于图像分类任务中快速加载和预处理数据集。 2. tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory函数的主要参数 directory: 包含图像文件的目录路径,图像应该按类别存放在不同的子文件夹...
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "PetImages", validation_split=0.2, subset="validation", seed=1337, image_size=image_size, batch_size=batch_size, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
加载数据使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中 batch_size = 16 img_height = 224 img_width...我们可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称。...这是一批形状180x180x3的32张图片(最后一维指的是彩色通道RGB)。 Label_batch是形状(32,...
image_dataset_from_directory(directory,labels ="inferred",label_mode ="int",class_names =NULL,color_mode ="rgb",batch_size =32,image_size =c(256,256),shuffle =TRUE,seed =NULL,validation_split =NULL,subset =NULL,interpolation ="bilinear",follow_links =FALSE,crop_to_aspect_ratio =FALSE,....
filepath=r"C:\Users\bxzyz\Desktop\OCV\img-gen"train_ds=tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(directory=filepath,validation_split=0.2,subset="training",labels='inferred',seed=100,label_mode='categorical',batch_size=32,image_size=(75,35))validation_ds=tf.keras.preprocessing.image_...