路径下有两个文件,每个文件下有300张图片该怎么设置这个epochs和batch_size啊
时间: 2024-02-21 08:02:21 浏览: 22
假设你有两个文件夹,分别为 `D:/wjd/1` 和 `D:/wjd/2`,每个文件夹下有 300 张图片。可以使用下面的代码将所有图片读入到内存中,并进行归一化处理:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
def read_image(filename):
img = cv2.imread(filename)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return img
# 读取所有图片
def read_images(path):
images = []
for i in range(300):
filename = path + '/' + str(i) + '.jpg'
img = read_image(filename)
images.append(img)
return np.array(images)
# 读取所有图片并进行归一化
def read_and_normalize_images(paths):
images = []
for path in paths:
imgs = read_images(path)
imgs = imgs.astype('float32') / 255.
images.append(imgs)
return np.concatenate(images, axis=0)
# 读取数据
data = read_and_normalize_images(['D:/wjd/1', 'D:/wjd/2'])
```
上面的代码中,`read_images()` 函数用于读取单个文件夹中的所有图片,`read_and_normalize_images()` 函数用于读取所有文件夹中的所有图片并进行归一化处理,返回一个形状为 `(600, height, width, channels)` 的 Numpy 数组。其中,`height`、`width`、`channels` 分别表示图片的高、宽和通道数。
针对 `epochs` 和 `batch_size` 的设置,建议按照以下方式进行设置:
- 如果你的计算资源有限,可以将 `batch_size` 设置为一个比较小的值,比如 8 或 16,这样可以让模型更快的收敛,但是训练过程可能会更慢。同时,可以将 `epochs` 设置为一个较大的值,比如 100,这样可以让模型更充分地学习数据,但是训练过程可能会更慢。
- 如果你的计算资源比较充足,可以将 `batch_size` 设置为一个较大的值,比如 32 或 64,这样可以让训练过程更快,但是可能会导致模型收敛不稳定。同时,可以将 `epochs` 设置为一个较小的值,比如 30,这样可以让训练过程更快,但是可能会导致模型未能充分学习数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)