Tensorflow에서 Datatset.map을 사용하여 이미지, 레이블 쌍의 데이터 세트를 만드는 방법은 무엇입니까?

(이미지, 레이블) 쌍은 경로 구성 요소 목록을 변환한 다음 레이블을 정수 형식으로 인코딩하여 생성됩니다. 'map' 방법은 (image,label) 쌍에 해당하는 데이터 세트를 생성하는 데 도움이 됩니다.

자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?

수천 개의 꽃 이미지가 포함된 꽃 데이터 세트를 사용할 것입니다. 5개의 하위 디렉토리를 포함하며 모든 클래스에 대해 하나의 하위 디렉토리가 있습니다.

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.

print("The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel")
train_ds = train_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)

for image, label in train_ds.take(1):
   print("The shape of image is : ", image.numpy().shape)
   print("The label is : ", label.numpy())

출력

The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel
The shape of image is :   (180, 180, 3)
The label is :   0

코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images

설명

• 여러 이미지가 동시에 로드되고 처리됩니다.
• 'map' 메소드는 (이미지, 라벨) 쌍을 포함하는 데이터세트를 생성하는 데 사용됩니다.
• 그것은 반복되고 모양의 치수와 레이블이 콘솔에 표시됩니다.