Question

我是TensorFlow的新手，我正在尝试在Google合作实验室中建立一个小型神经网络。该网络的目标是根据图像识别个人的职业。我有900张不同的图像作为我的训练数据，分别用于10个不同的工作，而200张不同的图像作为我的测试数据。测试和培训数据都下载到我的计算机上。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

首先将您的Google云端硬盘安装到协作平台

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

存在训练和测试数据的目录的路径

train_dir  = '/content/drive/Training'
test_dir = '/content/drive/Testing'

创建用于培训和测试的数据生成器

train_datagen = ImageDataGenerator(**datagen_kwargs)
test_datagen = ImageDataGenerator(**datagen_kwargs)

train_data = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size = (img_width, img_height),
    shuffle=True,
    batch_size = batch_size,
    classes = list(class_names))

test_data = test_datagen.flow_from_directory(
    test_dir,
    target_size = (img_width, img_height),
    shuffle=True,
    batch_size = batch_size,
    classes = list(class_names))

有关更多信息，请参阅此link

如何将图像数据集加载到TensorFlow中？

1 个答案: