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image_dataset_from_directory function
- # from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory
-
- tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
- directory,
- labels="inferred",
- label_mode="int",
- class_names=None,
- color_mode="rgb",
- batch_size=32,
- image_size=(256, 256),
- shuffle=True,
- seed=None,
- validation_split=None,
- subset=None,
- interpolation="bilinear",
- follow_links=False,
- )
从目录中的图像文件生成一个 tf.data.Dataset
如果你的目录结构是:
- main_directory/
- ...class_a/
- ......a_image_1.jpg
- ......a_image_2.jpg
- ...class_b/
- ......b_image_1.jpg
- ......b_image_2.jpg
然后调用 image_dataset_from_directory(main_directory, labels='inferred') 将返回一个tf.data.Dataset, 该数据集从子目录class_a和class_b生成批次图像,同时生成标签0和1(0对应class_a,1对应class_b).
支持的图像格式:jpeg, png, bmp, gif. 动图被截断到第一帧。
sparse_categorical_crossentropy
loss)。‘categorical’指标签被编码为分类向量(例如:categorical_crossentropy
loss)。‘binary’意味着标签(只能有2个)被编码为值为0或1的float32标量(例如:binary_crossentropy)。None(无标签)。bilinear。支持bilinear
, nearest
, bicubic
, area
, lanczos3
, lanczos5
, gaussian
, mitchellcubic
.。一个tf.data.Dataset对象。
关于labels格式规则:
有关生成图像中通道数量的规则:
如果color_mode 是 grayscale, 图像张量有1个通道。
如果color_mode 是 rgb, 图像张量有3个通道。
如果color_mode 是 rgba, 图像张量有4个通道。
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