data_root_orig=tf.keras.utils.get_file(origin='https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz',fname='flower_photos',untar=True)data_root=pathlib.Path(data_root_orig)print(data_root)# 打印出数据集所在目录 下载好后,建议将整个flower_photos目录移动到项目...
或者调用时指定数据集位置，tfds.load(name=数据集名, data_dir=你的数据集位置)。可参考官方API文档。
# 1 数据集加载 1.karas.datasets(数据加载) 2.tf.data.Dataset.from_tensor_slices(加载成tensor) - shuffle - map - batch - repeat # 2 tf.keras.datasets()  data_dir PosixPath('/Users/mac_sfs/.keras/datasets/flower_photos') 如果大家想加载自己的本地文件,这里的data_dir 可以改成。data_dir = './你自己图片数据集的文件夹名' 这里的点是相对路径,是你的程序和数据在同一个目录下。
数据集下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw 提取码:dsxl 数据集划分 由上图可知,60%的数据集用来train,20%的数据集用来validation,同样20%用来test。 四个步骤 Load data:加载数据 Build model:建立模型 Train-Val-Test:训练和测试 ...
本文具体数据集与源代码可从我的GitHub地址获取 https://github.com/liuzuoping/Deep_Learning_note 数据预处理 数据的读取 数据读取 根据tensorflow的官方教程来看,tensorflow主要支持4中数据读取的方式。 Preloaded data: 预加载数据 Feeding: 先产生一个个batch数据,然后在运行的时候依次喂给计算图。
tensorflow 使用数据集(tf.data)的方法对数据集进行操纵。 1. 对 数组(内存向量) 进行操纵 : import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 4, 5] #从数组生成数据集 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) #dataset = dataset.shuffle(3) ...
数据迭代:加载数据集后,可以使用迭代器或生成器来遍历数据集中的样本。通过迭代器或生成器,可以逐批次地获取样本数据,并将其输入到模型中进行训练或推理。 Tensorflow提供了丰富的API和工具来支持加载自定义数据集,如tf.data.Dataset和tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator等。这些工具可以帮助...