Tập dữ liệu hoa có thể được khám phá bằng cách sử dụng API tuần tự keras với sự trợ giúp của gói ‘PIL’ và phương thức ‘Image.open’. Các thư mục con khác nhau có các loại hình ảnh hoa khác nhau, có thể được lập chỉ mục và hiển thị trên bảng điều khiển.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Chúng tôi sẽ sử dụng API tuần tự Keras, hữu ích trong việc xây dựng một mô hình tuần tự được sử dụng để làm việc với một chồng lớp đơn giản, trong đó mỗi lớp có chính xác một tensor đầu vào và một tensor đầu ra. Một bộ phân loại hình ảnh được tạo bằng cách sử dụng keras. Mô hình tuần tự và dữ liệu được tải bằng preprocessing.image_dataset_from_directory.
Dữ liệu được tải ra khỏi đĩa một cách hiệu quả. Việc trang bị quá nhiều được xác định và áp dụng các kỹ thuật để giảm thiểu nó. Những kỹ thuật này bao gồm tăng dữ liệu và bỏ cuộc. Có hình ảnh của 3700 bông hoa. Tập dữ liệu này có 5 thư mục con và có một thư mục con cho mỗi lớp. Đó là:hoa cúc, bồ công anh, hoa hồng, hoa hướng dương và hoa tulip.
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("The number of images in the dataset is:")
print(image_count)
print("A glimpse of the dataset")
print("ROSES")
roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[1]))
print("TULIPS")
tulips = list(data_dir.glob('tulips/*'))
PIL.Image.open(str(tulips[0])) Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
Đầu ra
The number of images in the dataset is: 3670 A glimpse of the dataset ROSES TULIPS
Giải thích
- Một mẫu dữ liệu được hiển thị trên bảng điều khiển.