Cặp (hình ảnh, nhãn) được tạo bằng cách chuyển đổi danh sách các thành phần đường dẫn, sau đó mã hóa nhãn thành định dạng số nguyên. Phương thức 'bản đồ' giúp tạo tập dữ liệu tương ứng với cặp (hình ảnh, nhãn).
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu về hoa, chứa hình ảnh của hàng nghìn bông hoa. Nó chứa 5 thư mục con và có một thư mục con cho mọi lớp.
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.
print("The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel")
train_ds = train_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
for image, label in train_ds.take(1):
print("The shape of image is : ", image.numpy().shape)
print("The label is : ", label.numpy()) Đầu ra
The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel The shape of image is : (180, 180, 3) The label is : 0
Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
Giải thích
- Nhiều hình ảnh được tải và xử lý đồng thời.
- Phương thức 'bản đồ' được sử dụng để tạo tập dữ liệu có chứa các cặp (hình ảnh, nhãn).
- Nó được lặp lại và các kích thước của hình dạng cũng như nhãn được hiển thị trên bảng điều khiển.