train_gen = train_images.flow_from_directory(directory=train_dir, batch_size=batch_size, shuffle=True,#随机载入 target_size=(im_size, im_size),#修改图片大小 class_mode='categorical')#标签转换成这段代码是什么意思
时间: 2024-02-10 10:18:54 浏览: 22
这段代码是用来创建一个图像数据生成器,可以方便地从指定的目录中加载图像数据进行训练。其中:
- `directory`参数指定了加载数据的目录;
- `batch_size`参数指定了每个batch中包含的样本数;
- `shuffle`参数指定了是否对样本进行随机打乱;
- `target_size`参数指定了将图像调整为的大小;
- `class_mode`参数指定了标签的类型,这里设置为`categorical`表示采用one-hot编码的形式。
相关问题
dataset.train_batch(batch_size=batch_size)
这段代码是使用dataset对象中的train_batch()方法来获取一个指定大小的训练数据批次。其中,batch_size参数用于指定批次的大小,即每次获取多少个样本进行训练。train_batch()方法会返回一个包含多个样本的数据集对象,可以用于训练模型。通常在训练过程中会多次调用train_batch()方法来获取多个批次的数据进行训练。
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。