mac M1怎么使用mxnet im2rec生成图片训练集
时间: 2023-07-31 22:13:32 浏览: 61
如果你想在 Mac M1 上使用 MXNet 的 im2rec 工具生成图片训练集,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Miniconda:在终端中运行以下命令:
```
curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
```
然后按照提示完成安装。
2. 创建虚拟环境:在终端中运行以下命令:
```
conda create -n mxnet python=3.8
conda activate mxnet
```
3. 安装 MXNet:在终端中运行以下命令:
```
pip install mxnet
```
4. 准备数据:将图片按照类别分别保存到不同的文件夹中,并将文件夹命名为对应的类别名称。
5. 运行 im2rec 工具:在终端中运行以下命令:
```
python -m im2rec /path/to/data /path/to/output.rec --recursive --train-ratio 0.8 --list --num-thread 4
```
其中,/path/to/data 是图片所在的文件夹路径,/path/to/output.rec 是生成的 .rec 文件路径,--recursive 表示递归地读取子目录中的图片,--train-ratio 0.8 表示将 80% 的数据作为训练集,--list 表示生成 .lst 文件,--num-thread 4 表示使用 4 个线程进行处理。
6. (可选)将 .rec 文件转换为 .lst 文件:如果你需要使用 .lst 文件进行训练,可以使用以下命令将 .rec 文件转换为 .lst 文件:
```
python -m im2rec /path/to/output.rec /path/to/output.lst
```
其中,/path/to/output.rec 是生成的 .rec 文件路径,/path/to/output.lst 是转换后的 .lst 文件路径。
注意,im2rec 工具还支持许多其他选项,如数据增强、均衡化、标签的映射等等,你可以根据自己的需求进行使用。