keras所有关于数据集建立的方法讲解

在Keras中，有多种方法可以用来建立数据集。下面是一些常用的方法：

1. ImageDataGenerator类：用于加载图像数据集，并且可以进行数据增强等操作。常用于图像分类问题。

2. Sequence类：用于加载时序数据集，并且可以进行数据预处理等操作。常用于时序数据的预测问题。

3. TextVectorization类：用于加载文本数据集，并且可以进行文本向量化等操作。常用于文本分类问题。

4. Dataset类：用于加载通用数据集，并且可以进行数据预处理等操作。常用于自定义数据集的加载。

下面是一些常用的代码示例：

1. ImageDataGenerator类

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 加载ImageDataGenerator类
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

# 加载数据集
train_generator = datagen.flow_from_directory('data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')

这里的代码将训练集数据的路径设置为“data/train”，将图片的大小设置为224x224，将每个批次的大小设置为32，将问题设置为二分类问题。ImageDataGenerator类还设置了一些数据增强的参数。

2. Sequence类

from keras.utils import Sequence

class MySequence(Sequence):
    def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
        self.x, self.y = x_set, y_set
        self.batch_size = batch_size

    def __len__(self):
        return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)

    def __getitem__(self, idx):
        batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]

        # 加载数据并进行预处理
        # ...

        return batch_x, batch_y

# 加载数据集
x_train, y_train = load_data('data/train')

# 定义Sequence类
my_sequence = MySequence(x_train, y_train, batch_size=32)

这里的代码定义了一个名为MySequence的Sequence类，并且将x_train和y_train传递给了MySequence类。MySequence类实现了__getitem__方法和__len__方法，用于加载数据并进行预处理等操作。

3. TextVectorization类

from keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization

# 加载TextVectorization类
vectorizer = TextVectorization(max_tokens=1000, output_mode='int', output_sequence_length=100)

# 加载数据集
train_text = ['This is a cat', 'This is a dog', 'This is a bird']
vectorizer.adapt(train_text)

# 转换文本数据为整数序列
train_data = vectorizer(train_text)

这里的代码将训练集数据设置为3个文本数据，使用TextVectorization类将文本数据向量化成整数序列，并且将序列长度设置为100。

4. Dataset类

import tensorflow as tf

# 加载数据集
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))

# 数据预处理
train_data = train_data.shuffle(1000).batch(32)

这里的代码使用Dataset类加载数据集，并且使用shuffle和batch方法进行数据预处理。