tensorflow python 读取文件夹图片，训练，预测，保存结果

您可以使用TensorFlow中的tf.data.Dataset API来读取文件夹中的图片，进行训练和预测。您可以使用tf.keras模块来构建模型，并使用fit()函数进行训练。在预测时，您可以使用predict()函数来获取预测结果。最后，您可以使用save()函数将模型保存到磁盘上。

相关问题

使用训练好的模型，读取文件夹中的图片进行预测，并保存结果

您可以使用Python中的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这个功能。首先，您需要加载已经训练好的模型，并使用该模型对文件夹中的图像进行预测。然后，您可以将预测结果保存到文件中。以下是一个简单的Python代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model')

# 读取文件夹中的图像
image_folder = 'path/to/folder'
image_files = os.listdir(image_folder)

# 对每张图像进行预测
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    prediction = model.predict(image)
    
    # 保存预测结果到文件中
    result_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.txt'
    result_path = os.path.join(image_folder, result_file)
    np.savetxt(result_path, prediction)

请注意，此代码仅供参考，您需要根据您的具体情况进行修改和调整。

文件夹用中文命名，tensorflow读取文件夹中的图片， 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

这个错误通常是由于文件夹名称不正确或文件夹路径错误导致的。如果你的文件夹使用中文命名，那么需要确保文件夹名称编码格式正确，否则会导致文件夹读取失败。另外，确保你的文件夹路径是正确的，可以通过打印路径来检查路径是否正确。

在使用tensorflow读取文件夹中的图片时，可以使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数来获取文件夹中的所有图片，并将它们打包成一个tf.data.Dataset对象。这个函数可以接受一个文件夹路径和一些其他的参数，例如图片大小、批次大小等。

下面是一个示例代码，可以帮助你读取中文命名的文件夹中的图片：

import tensorflow as tf

# 定义文件夹路径
folder_path = "中文文件夹名"

# 定义图片大小和批次大小
img_size = (224, 224)
batch_size = 32

# 读取文件夹中的图片
image_dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    folder_path,
    image_size=img_size,
    batch_size=batch_size)

# 打印图片数据集类别标签
class_names = image_dataset.class_names
print(class_names)

# 显示一个批次的图片
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 10))
for images, labels in image_dataset.take(1):
    for i in range(9):
        ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
        plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
        plt.title(class_names[labels[i]])
        plt.axis("off")

在这个示例代码中，我们使用了tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数来读取文件夹中的所有图片，并将它们打包成一个tf.data.Dataset对象。然后，我们打印了图片数据集的类别标签，并显示了一个批次的图片以检查文件是否被正确读取。