4条回答 默认 最新
关注 如果您想创建一个图像数据集,可以使用 tfds.image.ImageFolder 加载文件夹中的图像。这个函数接受一个文件夹路径作为输入,并读取文件夹中的所有图像。它会自动创建类别标签,根据文件夹的结构,文件夹名称就是类别名称。
如果您的数据集中的图像已经分类到不同的文件夹中,那么不需要额外的划分训练集和测试集。但如果图像数据没有划分,那么您可以使用tfds的split的方式拆分数据集,比如train、test、validation。
下面是一个简单的例子,它展示了如何使用 tfds.image.ImageFolder 创建一个图像数据集:
import tensorflow_datasets as tfds data = tfds.image.ImageFolder("path/to/image_folder")
这样就能使用类似于tfds的方式处理自己的图像数据集了
如果想要将数据分成训练集和测试集可以这样操作:
train_data, validation_data = data.split("train[:60%]", "train[60%:80%]") test_data = data.split("train[80%:100%]")
其中80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。
需要注意的是,在使用 tfds.image.ImageFolder 创建数据集时,数据集中的图像文件夹结构应该遵循以下格式:
root/class_name_1/image1.jpg root/class_name_1/image2.jpg ... root/class_name_2/image1.jpg root/class_name_2/image2.jpg ...
其中 root 是文件夹的根目录,后面的文件夹名称对应着类别标签。
通过使用 TFDS 的 tfds.image.ImageFolder 函数,可以轻松地创建一个从文件夹加载图像数据集。并且可以使用TFDS现有的split方式,将数据集分成训练集、测试集和验证集。
解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 短剧的sdk在哪里接入
- ¥15 求:可不可以提供一些 在国内可以用,低代码不要太难 在电脑上可以下载的 制作app的软件
- ¥60 找人回答kibana8.14.3二次集成开发,自定义插件ui导航栏如何设置
- ¥15 fluke高精度万用表8845A型号测交流电压一直跳动,且去掉输入后显示不归零
- ¥15 不同模型怎么用同一个shader
- ¥15 安卓启动没有ais proxy与v4l2的log打印
- ¥15 go怎么读取mdb文件里面的数据
- ¥60 Matlab联合CRUISE仿真编译dll文件报错
- ¥15 脱敏项目合作,ner需求合作
- ¥15 脱敏项目合作,ner需求合作