tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 是 TensorFlow 中的一个函数，它可以从文件夹中读取图像数据并将其转换为 tf.data.Dataset。这个函数支持读取本地文件夹和远程文件系统（如 GCS）上的文件夹。它还可以对图像进行预处理，如缩放和数据增强。

相关问题

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 方法

`tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory` 方法是 TensorFlow 提供的一个用于从本地文件夹中加载图像数据集的函数。该函数会自动从指定目录中读取图像数据，并对数据进行预处理、划分为训练集和验证集，并将数据打包成 TensorFlow 可以处理的格式。

该函数的常用参数如下：

- `directory`：指定图像数据集所在的目录。
- `labels`：指定图像数据集对应的标签。默认为目录名，也可以通过 `label_mode` 参数指定为其他方式。
- `label_mode`：指定标签的形式。可选值包括 `'categorical'`（one-hot 编码）、`'binary'`（二分类编码）和 `'sparse'`（数值编码）等。
- `batch_size`：指定每个 batch 的大小。
- `image_size`：指定图像的大小，格式为 `(height, width)`。
- `color_mode`：指定图像的颜色模式，可选值包括 `'grayscale'`、`'rgb'` 和 `'rgba'` 等。
- `subset`：指定划分数据集的方式，可选值包括 `'training'`（训练集）、`'validation'`（验证集）和 `'test'`（测试集）。
- `validation_split`：指定验证集所占比例。
- `seed`：指定随机种子。

该函数返回的结果是一个 `tf.data.Dataset` 对象，可以直接用于模型的训练和评估。

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory

这是使用 TensorFlow 的 Keras API 从目录中创建图像数据集的函数。它可以帮助你从存储图像的文件夹中读取图像，并将它们转换为可用于训练深度学习模型的格式。

具体而言，该函数将遍历指定目录及其子目录中的所有图像文件，并将它们加载到内存中。然后，它将使用 TensorFlow 的数据管道 API 将数据集分成一批批，并进行预处理、数据增强等操作，最终生成一个可供模型训练使用的数据集对象。

以下是一个使用 `image_dataset_from_directory` 函数的示例：

import tensorflow as tf

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'path/to/dataset',
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

在上面的示例中，我们从路径为 `'path/to/dataset'` 的目录中读取图像数据集。我们将数据集分为训练集和验证集，其中 80% 的数据用于训练，20% 用于验证。我们指定了图像的大小为 224x224，并使用批次大小为 32。最后，函数返回一个 `tf.data.Dataset` 对象，这个对象包含了训练数据和标签，可以用于训练深度学习模型。