train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( (train_x_all, train_target)).shuffle(20000).batch(32)
时间: 2024-04-27 18:22:29 浏览: 14
这段代码使用 TensorFlow 的 Dataset API,将训练数据集 train_x_all 和标签 train_target 分别转化为 Tensorflow 中的张量,并创建一个数据集对象。接着使用 shuffle 方法将数据集中的数据进行随机打乱,参数 20000 表示打乱数据时使用的缓冲区大小。最后使用 batch 方法将数据集中的数据按照指定的批次大小进行分批处理,参数 32 表示每个批次的大小为 32。这样就得到了一个可以用于训练神经网络的数据集对象 train_ds。
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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。
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.batch(batch_size).shuffle(10000)
这是一个用 TensorFlow 构建数据集的代码,将训练数据集 x_train 和标签 y_train 转换为一个数据集对象 train_ds,并设置每个批次的大小为 batch_size,同时对数据集进行随机打乱。