Tensorflowを使用して、kerasシーケンシャルAPIを使用して花のデータセットを探索するにはどうすればよいですか？

花のデータセットは、「PIL」パッケージと「Image.open」メソッドを使用してkerasシーケンシャルAPIを使用して探索できます。サブディレクトリが異なれば、花の画像の種類も異なり、インデックスを作成してコンソールに表示できます。

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Keras Sequential APIを使用します。これは、レイヤーのプレーンスタックでの作業に使用されるシーケンシャルモデルの構築に役立ちます。このモデルでは、すべてのレイヤーに1つの入力テンソルと1つの出力テンソルがあります。画像分類子はケラスを使用して作成されます。シーケンシャルモデルであり、データはpreprocessing.image_dataset_from_directoryを使用してロードされます。

データはディスクから効率的にロードされます。過剰適合が特定され、それを軽減するための手法が適用されます。これらの手法には、データ拡張とドロップアウトが含まれます。 3700本の花の画像があります。このデータセットには5つのサブディレクトリが含まれ、クラスごとに1つのサブディレクトリがあります。それらは、デイジー、タンポポ、バラ、ヒマワリ、チューリップです。

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("The number of images in the dataset is:")
print(image_count)
print("A glimpse of the dataset")
print("ROSES")
roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[1]))
print("TULIPS")
tulips = list(data_dir.glob('tulips/*'))
PIL.Image.open(str(tulips[0]))

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

出力

The number of images in the dataset is:
3670
A glimpse of the dataset
ROSES

TULIPS

説明

• データのサンプルがコンソールに表示されます。