#python #tensorflow #keras
#python #тензорный поток #keras
Вопрос:
Я пытаюсь выполнить классификацию изображений в смешанном наборе данных из пяти классов. все изображения находятся в одном каталоге. Я хочу использовать удобный метод keras.preprocessing image_dataset_from_directory image_dataset_from_directory.preprocessing. Но поскольку все файлы находятся в одном каталоге, он обнаруживает только один класс для всех из них. Я также использовал параметр labels, установив его в список длиной, равной количеству изображений, которые у меня есть, содержащих метки, но он считывает их только в одном классе.
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"trainset",
labels = trainlabels,
image_size=image_size,
batch_size=batch_size,
)
Found 4987 files belonging to 1 classes.
Комментарии:
1. keras нужно что-то, чтобы определить, какое изображение принадлежит какому классу. Вам необходимо предоставить эту информацию. Что мешает вам размещать их в разных папках?
2. Я действительно предоставил эту информацию, используя параметр labels . Но все еще безуспешно. Я также использовал shutil и os , чтобы поместить их в разные каталоги, но было бы неплохо узнать, есть ли способ обойти это.