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下面的代码运行得很好，但是我想使用这个模型和我自己的图像集进行训练和预测，我发现这个模型对我的图像集是最好的，因为它可以识别随机的黑线(数字)，但是我被x_train和y_train部分困住了，我有11个不同的类我自己的图像集，我想把这个模型应用到它们上，但我不知道如何将它们与这个模型联系起来，例如：
train= '
浏览 21提问于2021-05-21得票数 0
我正在尝试使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory构建自己的图像数据集。 图像保存在不同的文件夹中，具体取决于它们的类别。图像的大小是2048x2048。所有子文件夹中共有3364张图片。为了创建数据集，我编写了以下代码行： def create_dataset(
浏览 101提问于2021-04-24得票数 1
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如何将图像输入CNN进行二值分类
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我正在尝试建立一个复杂的神经网络，它可以根据一个人的脸的照片来检测一个人是否有中风。我的数据集的图像包含在一个名为CNNImages的目录中，该目录包含两个子目录:笔画和RegularFaces。每个子目录都包含jpg图像，我试图将这些图像输入到我的神经网络中。
按照在中使用的方法，我创建了CNN，当输入MNIST数据<
浏览 1提问于2021-02-21得票数 0
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我不能一次加载我的所有数据集，所以我使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()在训练期间加载成批的图像。如果我想把我的数据集分成两个子集(训练和验证)，它工作得很好，然而，为了进行交叉验证，我想把我的数据集分成K折。(5折就好了) 如何在不加载整个数据集
浏览 11提问于2021-04-12得票数 0
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我尝试做的是执行图像分类，我得到了一个文件夹，其中包含图像形式的数据集。想要创建一个二进制分类器。folder - Meta Images folder - Notebook.ipynb data = np.squeeze(data)
print(da
浏览 0提问于2020-12-12得票数 1
我正在尝试找到一种简单的方法来将数据放入TensorFlow数据集，而不必在此之前加载数据并将其作为NumPy数组进行处理。在这种情况下，我正在处理一个分割模型，我的数据是结构化的，因此一个目录包含训练数据图像，另一个目录包含“掩码”，本质上也是图像。使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory，我可以
浏览 33提问于2020-08-19得票数 1
我试图运行Resnet模型上的自定义图像(传输学习)。我创建了这样的tensorflow数据集：
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( "train", labels='inferred', label_mode='int', image_size=(img_height, img_width), batch_size=b
浏览 0提问于2021-07-19得票数 0
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这是我第一次尝试从现成的数据集和模型扩展到我自己拼凑在一起的东西。使用tensorflow，我试图加载一个图像数据集，其中为每个图像分配一个规范化的数值，以便我可以尝试在其上构建一个回归CNN。对我来说，不幸的是，tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory期望数据集被谨
浏览 1提问于2021-05-14得票数 0
我有两个tensorflow数据集(384,384)图像，我想用作我的model.train()的输入数据和标签数据。data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory('path1', labels=None, image_size=(384,384), batch_size=1)
labels = tf.keras.preprocessing.image_
浏览 0提问于2021-06-02得票数 0
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我刚开始机器学习，我正在尝试创建一个图像分类器，我想加载数据集，但是我想这样做，它不会占用我所有的记忆。阅读tensorflow文档时，它说数据集的迭代是以流式方式进行的，我想知道tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory是一次加载图像还是一次“如果不是，我想让一个生成器一次读取一个文件名，并在批处理准备好keras.utils.Seque
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
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我正在尝试创建一个数据集，类似于我的model.evaluate功能将是这样的：-但是，由于有大量的数据，所以我决定使用tf.dataset，但是如何创建这样的数据集呢？我知道如何创建这样简单的图像数据集
浏览 2提问于2020-12-24得票数 0
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我试图创建一个使用CNN的图像分类模型。为此，我使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory函数读取数据。这是代码：
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir_train,seed=123,validation_split0.2,subset = 'training',i
浏览 7提问于2021-12-24得票数 1
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使用image_dataset_from_directory从keras创建图像数据集之后，如何以可以使用pyplot.imshow显示的numpy格式从数据集中获取第一个图像？import tensorflow as tf
test_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory
浏览 0提问于2020-09-04得票数 2
我是Tensorflow的新手:我想创建自己的数据集： p
浏览 24提问于2020-11-16得票数 0
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一般来说，我是一个Python和TensorFlow的初学者，所以这是一个非常愚蠢的问题，但我仍然被卡住了。我正在尝试创建一个图像分类器，但是我想使用我自己的数据集，而不是使用TensorFlow已经拥有的数据集(在本例中是‘beans’)。作为参考，这被称为“花检测”，图像被分为“训练”和“测试”。我已经将其上传到Google Drive并挂载，但我不知道如何在
浏览 133提问于2021-01-15得票数 1
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我正在研究一种机器学习过程来对图像进行分类。我的问题是我的数据集是不平衡的，在我的5个图像类别中，我有一个类别的大约400个图像，其他每个类别大约有20个图像。我想通过仅对我的训练集的某些类别应用数据增强来平衡我的训练集。下面是我用来创建训练和验证集的代码：
浏览 29提问于2020-10-15得票数 1
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犬种分类/CNN
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我正在努力训练CNN的模型来识别狗品种。我打算使用ResNet架构来训练斯坦福狗的数据集。我将数据集从下载到google笔记本中，并提取了数据集中的图像。我得到了这样一个文件夹结构：。我知道我需要的文件夹结构，其中有子文件夹，培训和测试，然后进一步的子文件夹与狗的图像与相应的物种。我该怎么做呢？
浏览 13提问于2022-08-30得票数 0
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我使用函数tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()，当我检查加载的图像的内容时，我看到它包含随机的像素值，与原始图像不一致。下面是我调用该函数的方式： ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( label_mode=False,
浏览 44提问于2020-09-30得票数 0
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我正在使用此代码加载图像，我必须将其传递给卷积变分自动编码器： import tensorflow as tf
train = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory此外，在解码器接收的图像进一步被传递到CNN进行分类，我需要标签。 我如何才能让train在最初的label_mode=None时也返回CNN的标签。
浏览 28提问于2020-11-07得票数 0
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我正在通过遵循this TensorFlow tutorial并从Gdrive加载我自己的数据集来进行图像分类。现在我想画出混淆矩阵。首先，我预测了验证数据集的标签： val_preds = model.predict(val_ds) 但我不确定如何获得原始标签，以便将预测与它们进行比较。epochs = 10
history=model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds) 下面是我
浏览 31提问于2021-04-26得票数 1
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