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Keras中如何加載自定義的數(shù)據(jù)集

小樊
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2024-03-12 12:26:51

在Keras中加載自定義的數(shù)據(jù)集通常需要以下步驟：

  1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：首先，將自定義的數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備好，包括數(shù)據(jù)文件、標(biāo)簽文件等。

  2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)生成器：在Keras中通常使用ImageDataGenerator類來創(chuàng)建數(shù)據(jù)生成器，用于在訓(xùn)練模型時(shí)從數(shù)據(jù)集中生成批量的數(shù)據(jù)。

  3. 加載數(shù)據(jù)：使用數(shù)據(jù)生成器的flow_from_directory()方法來加載數(shù)據(jù)集，該方法從指定的目錄中加載數(shù)據(jù)，并可設(shè)置批量大小、圖像大小等參數(shù)。

  4. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)需要對加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、縮放等操作。

下面是一個(gè)示例代碼，演示了如何在Keras中加載自定義的數(shù)據(jù)集：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)生成器
data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)  # 對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化

# 加載數(shù)據(jù)集
train_generator = data_gen.flow_from_directory(
    'path/to/train_data',
    target_size=(224, 224),  # 圖像大小
    batch_size=32,
    class_mode='categorical'  # 分類標(biāo)簽
)

# 創(chuàng)建模型
model = some_model()

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓(xùn)練模型
model.fit(train_generator, epochs=10)

在上面的示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)ImageDataGenerator對象，并設(shè)置了數(shù)據(jù)歸一化的操作。然后使用flow_from_directory()方法加載了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，設(shè)置了圖像大小、批量大小和分類標(biāo)簽。接著創(chuàng)建了一個(gè)模型，并編譯模型。最后使用fit()方法訓(xùn)練模型，傳入數(shù)據(jù)生成器作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源。

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