testData = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( dataDirectory, labels=‘inferred’, label_mode=‘categorical’, validation_split=0.2, subset=‘validation’, seed=324893, image_size=(height,width), batch_size=batchSize) #class names and sampling a few images classes = trainData.c...
'inferred'表示从子目录名称中获取 label_mode='int', # 类别标签的数据类型,'int'表示整数类型 image_size=(224, 224), # 图像的尺寸 batch_size=32, # 批量大小 shuffle=True, # 是否打乱数据集 seed=42, # 随机种子 validation_split=0.2, # 验证集的比例 subset='training' # 加载训练集或验证...
subset: 指定返回的数据集部分,可以是 "training" 或"validation"。如果设置了 validation_split,则可以使用此参数来分别获取训练集和验证集。 interpolation: 图像缩放时使用的插值方法。 follow_links: 是否跟随目录中的符号链接。 class_mode: 类别标签的模式,可以是 "categorical"(多分类,返回 one-hot 编码)、"...
image_size = (180, 180) batch_size = 32 train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "PetImages", validation_split=0.2, subset="training", seed=1337, image_size=image_size, batch_size=batch_size, ) val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "PetIm...
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_...
如果你的视图变化很快，那么对于取消较早的图像加载，已经离开屏幕的，以及为新的视图开启图像加载来说是...
subset"training" 或 "validation" 之一。仅在设置validation_split时使用。 interpolation字符串,调整图像大小时使用的插值方法。默认为bilinear。支持bilinear,nearest,bicubic,area,lanczos3,lanczos5,gaussian,mitchellcubic。 follow_links是否访问符号链接指向的子目录。默认为假。
./photo/pults 该路径不需要设置为放置图像的目录，而需要设置为上一级。因为目录名用于分类。
默认情况下，image_dataset_from_directory转换为3个通道。