10%的比例拆分为训练、验证、测试三个数据集 # 本程序只是演示识别图片,区分为三类并没有直接意义,但下面的程序训练模型会使用到 SPLIT_WEIGHTS = (8, 1, 1) splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit...keras = tf.keras # 载入训练数据,载入时按照80%:10%:10%的比例拆分为训练、验证、测试三个数据集 SPLIT_WEIGHTS = (8, 1, 1) splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit
下面是python代码: import tensorflow_datasets as tfds SPLIT_WEIGHTS = (8, 1, 1) splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit
这样就可以得到函数处理的信息,以便加深对数据的理解,代码如下: import tensorflow_datasets as tfds SPLIT_WEIGHTS = (8, 1, 1)splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit
比如,使用数据集的前10%作为测试集,接着的15%来做验证集,剩下的75%来做训练集: test_split, valid_split, train_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit
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