深度学习-将图像数据集分为训练和测试

Question

enter image description here我在一个文件夹中有3000张用于训练和测试的图像，并且我在label.csv文件中也有图像标签，该文件具有五个类别。谁能帮助我如何将这个数据集分为训练和测试数据，以便我可以使用卷积神经网络对图像进行分类。与csv和图像链接后，我的数据集如下图所示。

Answer 1

首先，您需要在图像和标签之间建立关联（某种知识属于哪个图像属于哪个图像）。否则它将无法正常工作。之后，您可以拆分数据集。这是一个玩具示例，假设full_dataset包含整个数据集，而SIZE_OF_DATASET的大小为full_dataset：

full_dataset = full_dataset.shuffle()
train_dataset = full_dataset.take(int(0.8*SIZE_OF_DATASET))
test_dataset = full_dataset.skip(int(0.2*SIZE_OF_DATASET))