tensorflow2.5.0如何导入image_dataset_from_directory
时间: 2023-05-30 20:03:59 浏览: 133
在TensorFlow 2.5.0中,可以使用以下代码导入`image_dataset_from_directory`:
```python
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.preprocessing.image import image_dataset_from_directory
```
`image_dataset_from_directory`函数用于从文件夹中读取图像数据集。它的用法如下:
```python
image_dataset_from_directory(
directory,
labels='inferred',
label_mode='int',
class_names=None,
color_mode='rgb',
batch_size=32,
image_size=(256, 256),
shuffle=True,
seed=None,
validation_split=None,
subset=None,
interpolation='bilinear',
follow_links=False
)
```
其中,`directory`参数指定要读取的文件夹路径,`batch_size`参数指定批大小,`image_size`参数指定图像的大小,`shuffle`参数指定是否在每个epoch之前随机打乱数据集,`validation_split`参数指定要将多少数据分离出来作为验证集,`subset`参数指定要使用数据集的哪个子集,`interpolation`参数指定图像的插值方法。其他参数可以根据需要进行调整。