꽃 데이터 세트는 데이터 세트를 저장하는 Google API의 도움으로 keras 순차 API를 사용하여 다운로드할 수 있습니다. 'get_file' 메소드는 API(URL)와 함께 데이터 세트를 가져와 메모리에 저장하는 데 사용됩니다.
자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?
하나 이상의 레이어를 포함하는 신경망을 컨볼루션 레이어라고 합니다. 컨볼루션 신경망은 이미지 인식과 같은 특정 유형의 문제에 대해 훌륭한 결과를 생성하는 데 사용되었습니다.
이미지 분류기는 keras.Sequential 모델을 사용하여 생성되고 데이터는 preprocessing.image_dataset_from_directory를 사용하여 로드됩니다. 데이터는 디스크에서 효율적으로 로드됩니다. 과적합이 식별되고 이를 완화하기 위한 기술이 적용됩니다. 이러한 기술에는 데이터 증대 및 드롭아웃이 포함됩니다. 3700개의 꽃 이미지가 있습니다. 이 데이터셋은 5개의 하위 디렉터리를 포함하며 클래스당 하나의 하위 디렉터리가 있습니다. 데이지, 민들레, 장미, 해바라기, 튤립입니다.
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import pathlib
print("Required pakcages imported")
dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('flower_photos', origin=dataset_url, untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
print("Data has been downloaded") 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
출력
Required pakcages imported Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 228818944/228813984 [==============================] - 5s 0us/step Data has been downloaded
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 데이터는 API에서 다운로드됩니다.