将tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.DatasetV1Adapter转换为tensorflow数据集

Question

我正在尝试在自己的图像数据集上使用CNN开发图像分类模型 我知道使用张量流中的现有数据集开发此类模型 但是我正在努力将我的数据集添加到张量流 我已经尝试使用以下代码转换准备图像数据集，并且类型（数据集）为tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.DatasetV1Adapter 现在，我想将其添加到tensorflow数据集中，以便可以使用dataset.load_data（）轻松加载数据集

有人可以帮助我吗？

在file.csv中，“图像”列包含图像名称，“类”列包含图像的类 我将这些列作为参数传递给tf.constant（），如下面的代码所示。

import pandas as pd
import tensorflow as tf

df = pd.read_csv('file.csv')

filenames = tf.constant(df.Image)
labels = tf.constant(df.Class)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))

def _parse_function(filename, label):
    image_string = tf.read_file(filename)
    image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    image = tf.cast(image_decoded, tf.float32)
   return image, label

dataset = dataset.map(_parse_function)
dataset = dataset.batch(2)

iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
images, labels = iterator.get_next()