TensorFlow中的自定义数据集

Question

我有一些图像及其各自的标签作为训练集。

我想将其用作TensorFlow中的数据集（因为我们使用mnist数据集，并可以使用mnist.train.next_batch（BATCH_SIZE）批量获取数据）

问题是，如何创建自己的数据集以便可以批量使用？

其他信息： 训练集包含4575张28 x 28（缩放）的图像和分类标签。总共有62个课程。

请让我知道是否需要更多信息。

Answer 1

您可以使用tf.data.from_tensor_slices(tf.convert_to_tensor(np_images), tf.convert_to_tensor(np_labels))创建由（图像，标签）对组成的数据集。现在，您可以对此应用.batch(BATCHSIZE)函数，这将创建所需大小的批次。 然后，如果使用.fit()，则可以直接将其馈送到tf.keras之类的模型函数中。

有关更多信息，请访问以下链接-

from_tensor_slices

convert_to_tensor

batch