TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型
时间:2022-07-28
本文章向大家介绍TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
Tensorflow内置了许多数据集,但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集,这里TensorFlow 官网也给介绍文档,官方文档。这里对整个流程做一个总结(以手势识别的数据集为例)。
1、 收集手势图片
数据集下载
方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式,
以同样的形式在建立一个测试集,当然也可以不弄,在程序里处理。
2、构建数据集
导入相关的包
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics
from tensorflow.python.framework.convert_to_constants import convert_variables_to_constants_v2
import os
import pathlib
import random
import matplotlib.pyplot as plt
读取文件
data_root = pathlib.Path('D:codePYTHONgesture_recognitionDataset')
print(data_root)
for item in data_root.iterdir():
print(item)
读取图片路径到list中
all_image_paths = list(data_root.glob('*/*'))
all_image_paths = [str(path) for path in all_image_paths]
random.shuffle(all_image_paths)
image_count = len(all_image_paths)
print(image_count) ##统计共有多少图片
for i in range(10):
print(all_image_paths[i])
label_names = sorted(item.name for item in data_root.glob('*/') if item.is_dir())
print(label_names) #其实就是文件夹的名字
label_to_index = dict((name, index) for index, name in enumerate(label_names))
print(label_to_index)
all_image_labels = [label_to_index[pathlib.Path(path).parent.name]
for path in all_image_paths]
print("First 10 labels indices: ", all_image_labels[:10])
预处理
def preprocess_image(image):
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.resize(image, [100, 100])
image /= 255.0 # normalize to [0,1] range
# image = tf.reshape(image,[100*100*3])
return image
def load_and_preprocess_image(path,label):
image = tf.io.read_file(path)
return preprocess_image(image),label
构建一个 tf.data.Dataset
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((all_image_paths, all_image_labels))
train_data = ds.map(load_and_preprocess_image).batch(16)
同样的方式在制作一个测试集,就可以用于模型训练和测试了。
总结
到此这篇关于TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow数据集训练模型内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- 650. 只有两个键的键盘 Krains 2020-08-02 09:39:39 动态规划DFS
- 类加载子系统 Krains 2020-07-31
- 理解类装载器
- MySQL-Python:使用技巧
- 使用Pytorch和Matplotlib可视化卷积神经网络的特征
- 微软复活20年前生产力工具PowerToys,填补Wind10缺失功能,开源且免费
- 运行时数据区 Krains 2020-08-01
- Docker 之容器间通信配置
- leetcode199场周赛
- 浅谈MySQL中的锁
- mysql日志模块
- leetcode31场双周赛
- 字符串解码
- 聊聊dubbo-go的availableCluster
- 07-2 引用