train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) print('train_db=',type(train_db)) train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据 train_db = train_db.batch(128) train_db = train_db.map(preprocess)
时间: 2023-06-06 14:07:19 浏览: 83
这段代码是利用 TensorFlow 中的 Dataset 模块创建一个数据集 train_db,其中包含训练数据 x_train 和标签 y_train。使用 from_tensor_slices 函数可以将两个数据序列变成一个 Dataset 对象。输出语句 print('train_db=',type(train_db)) 打印出 train_db 的类型。接着,使用 shuffle 函数将数据集进行随机打乱,参数 10000 表示打乱数据的数量。
相关问题
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images,train_labels))
这是一个 TensorFlow 代码片段,用于将训练用的图像和标签数据转换为 TensorFlow 数据集。其中 train_images 是包含训练用图像数据的 numpy 数组,train_labels 是包含训练用标签数据的 numpy 数组。这个代码片段将数据集切割为一小部分一小部分的切片(slices),以便在训练模型时使用。
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory
该函数是 TensorFlow 中用于从文件夹中加载图像数据集的方便函数。它返回一个 tf.data.Dataset 对象,该对象包含从文件夹中加载的所有图像及其相应的标签。可以通过指定文件夹路径、目标图像大小、颜色模式、批处理大小等参数来自定义该函数的行为。例如:
```
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"path/to/folder",
image_size=(224, 224),
batch_size=32,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123
)
```
这将从名为 "path/to/folder" 的文件夹中加载图像数据集,将其大小调整为 (224, 224),每个批次包含 32 张图像,其中 80% 用于训练,20% 用于验证。最后,可以使用 `train_ds` 对象来训练模型。