os.mkdir(test_dogs_dir) fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(200)] for fname in fnames: src = os.path.join(original_dataset_dir, fname) dst = os.path.join(train_cats_dir, fname) shutil.copyfile(src,
tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( directory, labels="inferred", label_mode="int", class_names=None, color_mode="rgb", batch_size=32, image_size=(256, 256), shuffle=True, seed=None, validation_split=None, subset=None, interpolation="bilinear", follow_links=False, ) 1....
class_names = tuple(class_names) print("class_names:", class_names) out_class_names_file = osp.join(args.output_dir, "class_names.txt") with open(out_class_names_file, "w") as f: f.writelines("\n".join(class_names)) print("Saved class_names:", out_class_names_file) for file...
- test - class_1 - class_2 ... """ try: class_names = os.listdir(src_path) # 获取原始数据所有类别的纯文件名 dst_path = dst_path + '/' + 'MNIST100000_init' os.mkdir(dst_path) # 创建目标文件夹 three_paths = [dst_path + '/' + i for i in ['train', 'validation', 'te...
可以与 torchvision.transforms 模块中提供的图像变换函数结合使用,方便对图像进行预处理、数据增强等操作。这使得数据预处理过程更加灵活和高效。如代码所示:就是结合了transform的用法。使用 ImageFolder 处理过后就可以进行如class_names = train_dataset.classes这样方便的操作了。
class_names=['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']#这里给每个类别定义了名字 fig=plt.figure(figsize=(8,3))num_classes=10foriinrange(num_classes):ax=fig.add_subplot(2,5,1+i,xticks=[],yticks=[])ax.set_title(class_names[i])img=next...
imshow(out, title=[class_names[x]forxinclasses]) 三、训练模型 现在,让我们编写一个通用函数来训练一个模型。在这里,我们将说明: 调度学习率 保存最佳模型 在下面,参数scheduler是一个LR调度器对象torch.optim.lr_scheduler。 deftrain_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):since =...
我们需要对应names文件,修改data文件中的classes和names属性。 yolo-tiny.cfg: 这里我们最为重要的就是对于yolo层的classes还有yolo上层的卷积层的filters值的修改: filters=66 #3(class + 4 + 1) 我在这里训练了17个类,那就是class=17,在做运算得到filters=66 [net] batch=1 subdivisions=1 width=416 height...
class_names = ['apple', 'banana']预测 下一步就是创建一个路由，接收上传的图像，处理并使用模型进行预测，并返回每个类的概率。@app.route('/predict', methods=['POST'])def predict(): # Get uploaded image file image = request.files['image'] # Process image and make prediction i...
在"data/names"文件夹下是名称为"[language].txt"的18个文本文件。每个文件的每一行都有一个名字,它们几乎都是罗马化的文本 (但是我们仍需要将其从Unicode转换为ASCII编码) 我们最终会得到一个语言对应名字列表的字典,{language: [names ...]}。通用变量“category”和“line”(例子中的语言和名字单词) 用于以...