代码解释dataset_train, dataset_val = ds.load_train_val_dataset()

这段代码的作用是调用ds（数据集）的load_train_val_dataset方法，将训练集和验证集加载到dataset_train和dataset_val中。

具体来说，load_train_val_dataset方法会先读取数据集的原始数据，然后进行一些预处理，如图像归一化、数据增强等。接着，将处理后的数据划分成训练集和验证集，并返回这两个数据集的迭代器对象，可以通过这些迭代器分批读取数据进行训练和验证。

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# 创建输入管道 dataset_train = dataset_train.map(load_image_train,num_parallel_calls=auto) dataset_val = dataset_val.map(load_image_test,num_parallel_calls=auto)

这段代码是使用 TensorFlow 的 Dataset API 创建输入管道。在训练过程中，`dataset_train` 和 `dataset_val` 分别被映射到 `load_image_train` 和 `load_image_test` 函数，以便对训练集和验证集中的图像进行加载和处理。`num_parallel_calls` 参数表示可以并行调用的函数数量。

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory

这是一个 TensorFlow 的预处理模块中的函数，用于从给定的目录中读取图像数据集，并将其转换为 TensorFlow 数据集对象。它具有以下参数：

- `directory`：要读取图像数据的目录路径。
- `labels`：可选参数，如果设置为 `"inferred"`，则将使用目录名称作为标签。否则，可以提供一个字典，将目录名称映射到标签。
- `label_mode`：可选参数，指定标签的类型。默认为 `"int"`，表示使用整数编码的标签。也可以设置为 `"categorical"`，表示使用独热编码的标签。
- `batch_size`：一个整数，指定返回的数据集中每个批次的样本数。
- `image_size`：一个元组，指定输入图像的大小。
- `validation_split`：可选参数，指定用于验证集的数据比例。默认为 0.2，表示将 20% 的数据用于验证集。
- `seed`：用于随机拆分数据集的随机种子。

该函数将返回一个 TensorFlow 数据集对象，其中包含了从目录中读取的图像数据和相应的标签。可以使用 `prefetch()` 和 `cache()` 方法对数据集进行优化，以提高读取和处理数据的效率。例如：

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory='path/to/data',
    labels='inferred',
    label_mode='int',
    batch_size=32,
    image_size=(224, 224),
    validation_split=0.2,
    seed=123
)

val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=10)