如何使用图像和标签为 Tensorflow 创建数据集

问题描述

我想根据特殊文件夹中的图像创建数据集。接下来我想根据数据集的scheme使用tensorflow对它们进行分类。

是否有任何快速有效的方法可以从图像和标签创建数据集？

解决方法

你的问题有点含糊，但我认为你的意思是这样，你可以解决你的问题。

我猜你有一些图像，它们属于某些类。同一类的图像在同一个文件夹中。像这样：

images/
   cats/
       img_0.png
       img_1.png
       img_2.png
       ...
   dogs/
       img_0.png
       img_1.png
       img_2.png
       ...

您现在需要一个数据集，其中 x 值是图像，y 值是类。

如here所述，您可以使用

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)

加载您的数据。在示例中，我为 data_dir 指定的变量应保存值 "images"。这是在 TensorFlow 中加载数据的一种快速便捷的方式。我建议点击我提供的链接，查看有关将数据加载到 TensorFlow 的完整教程。