Datatset.mapをTensorflowで使用して、画像とラベルのペアのデータセットを作成するにはどうすればよいですか？

（画像、ラベル）ペアは、パスコンポーネントのリストを変換し、ラベルを整数形式にエンコードすることによって作成されます。 「マップ」メソッドは、（画像、ラベル）ペアに対応するデータセットを作成するのに役立ちます。

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数千の花の画像を含む花のデータセットを使用します。これには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。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 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。

print("The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel")
train_ds = train_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

for image, label in train_ds.take(1):
   print("The shape of image is : ", image.numpy().shape)
   print("The label is : ", label.numpy())

出力

The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel
The shape of image is :   (180, 180, 3)
The label is :   0

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

説明

• 複数の画像が読み込まれ、同時に処理されます。
• 「map」メソッドは、（画像、ラベル）ペアを含むデータセットを作成するために使用されます。
• 繰り返され、形状の寸法とラベルがコンソールに表示されます。