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如何将数据导入Tensorflow?

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我是Tensorflow的新手并且正在实施深度学习 . 我有一个图像数据集(同一个对象的图像) .

我想训练 Neural Network model using python and Tensorflow 进行物体检测 .

我正在尝试 import the data 到Tensorflow,但我不确定这是做正确的方法 .

在线提供的大多数教程都使用公共数据集(即MNIST),在我需要使用自己的数据的情况下,导入很简单但没有帮助 .

Is there a procedure or tutorial that i can follow?

2 回答

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    有许多方法可以导入图像进行训练,您可以使用Tensorflow,但这些方法将作为Tensorflow对象导入,在运行会话之前,您无法将其可视化 .

    我最喜欢的导入图像的工具是 skimage.io.imread . 导入的图像将具有维度 (width, height, channels)

    或者您可以使用 scipy.misc 中的导入工具 .

    要调整图像大小,可以使用 skimage.transform.resize .

    在训练之前,您需要 normalize 所有图像的值都在0和1之间 . 为此,您只需将图像除以255即可 .

    下一步是 one hot encode 您的标签是0和1的数组 .

    然后你可以 Build 和训练你的CNN .

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    您可以创建一个数据目录,其中包含每个包含相应图像文件的图像类的一个子目录,并使用 flow_from_directory of tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator .

    有关如何使用它的教程可以在Keras Blog中找到 .

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