Tensorflowを使用して花のデータセットをロードして操作するにはどうすればよいですか？

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。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？また、KerasがTensorFlowと連携してニューラルネットワークを作成する方法は？

花のデータセットが「get_file」メソッドを使用してダウンロードされると、それを操作するために環境に読み込まれます。ローダーのパラメーターは明示的に言及されており、ロードされたデータはトレーニングセットと検証セットに分割されます。

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。

print("Loading parameters for the loader")
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180

print("Preprocessing the image dataset using Keras")
print("Splitting dataset into training and validation set ")

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
   data_dir,
   validation_split=0.2,
   subset="training",
   seed=123,
   image_size=(img_height, img_width),
   batch_size=batch_size)

print("Splitting dataset into training and validation set ")
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
   data_dir,
   validation_split=0.2,
   subset="validation",
   seed=123,
   image_size=(img_height, img_width),
   batch_size=batch_size)

print("Printing the class names present in sub-directories")
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

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

出力

Loading parameters for the loader
Preprocessing the image dataset using Keras
Splitting dataset into training and validation set
Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 2936 files for training.
Splitting dataset into training and validation set
Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 734 files for validation.
Printing the class names present in sub-directories
['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']

説明

• パラメータが定義されています。
• データセットはトレーニングセットと検証セットに分割されます。
• すべての画像が分類されるクラス名がコンソールに表示されます。