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tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory未从目录中读取所有图像,但仅读取其中的一部分

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory是TensorFlow中的一个函数,用于从目录中读取图像数据集。它可以根据指定的目录结构自动将图像数据集加载为一个tf.data.Dataset对象,方便进行模型训练和评估。

该函数的使用方法如下:

代码语言:txt
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tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory,
    labels='inferred',
    label_mode='int',
    class_names=None,
    color_mode='rgb',
    batch_size=32,
    image_size=(256, 256),
    shuffle=True,
    seed=None,
    validation_split=None,
    subset=None,
    interpolation='bilinear',
    follow_links=False
)

参数说明:

  • directory:指定图像数据集所在的目录路径。
  • labels:指定标签的生成方式,可选值为'inferred'(根据目录结构自动生成)或'explicit'(需要手动指定标签)。
  • label_mode:指定标签的数据类型,可选值为'int'(整数标签)或'categorical'(独热编码标签)。
  • class_names:指定类别名称的列表,用于映射标签。
  • color_mode:指定图像的颜色模式,可选值为'rgb'(彩色图像)或'grayscale'(灰度图像)。
  • batch_size:指定每个批次的样本数量。
  • image_size:指定图像的尺寸,以元组形式表示。
  • shuffle:是否在每个epoch开始时对数据进行洗牌。
  • seed:随机种子,用于洗牌操作的随机性。
  • validation_split:指定用于验证集的数据比例。
  • subset:指定加载数据集的子集,可选值为'training'(训练集)或'validation'(验证集)。
  • interpolation:指定图像的插值方式。
  • follow_links:是否跟随符号链接。

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory函数的优势在于它能够快速方便地从目录中加载图像数据集,并且支持自动化的标签生成。它适用于图像分类、目标检测等任务。

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