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.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Khi tập dữ liệu hoa đã được tải xuống bằng phương thức ‘get_file’, nó sẽ được tải vào môi trường để làm việc với nó. Các tham số của trình tải được đề cập rõ ràng và dữ liệu được tải được chia thành tập hợp đào tạo và xác thực.
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("Loading parameters for the loader")
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
print("Preprocessing the image dataset using Keras")
print("Splitting dataset into training and validation set ")
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
print("Splitting dataset into training and validation set ")
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
print("Printing the class names present in sub-directories")
class_names = train_ds.class_names
print(class_names) Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
Đầu ra
Loading parameters for the loader Preprocessing the image dataset using Keras Splitting dataset into training and validation set Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 2936 files for training. Splitting dataset into training and validation set Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 734 files for validation. Printing the class names present in sub-directories ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']
Giải thích
- Các tham số đã được xác định.
- Tập dữ liệu được chia thành tập huấn luyện và tập xác thực.
- Tên lớp mà mọi hình ảnh được phân loại sẽ hiển thị trên bảng điều khiển.