फूल डेटासेट को केरस प्रीप्रोसेसिंग एपीआई का उपयोग करके पूर्व-संसाधित किया जा सकता है। इसमें 'image_dataset_from_directory' नाम की एक विधि है जो सत्यापन सेट, वह निर्देशिका जहां डेटा संग्रहीत है, और डेटासेट को संसाधित करने के लिए अन्य पैरामीटर लेता है।
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हम केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करेंगे, जो एक अनुक्रमिक मॉडल के निर्माण में सहायक है जिसका उपयोग परतों के एक सादे ढेर के साथ काम करने के लिए किया जाता है, जहां हर परत में एक इनपुट टेंसर और एक आउटपुट टेंसर होता है। एक इमेज क्लासिफायरियर एक keras.Sequential मॉडल का उपयोग करके बनाया गया है, और डेटा प्रीप्रोसेसिंग.image_dataset_from_directory का उपयोग करके लोड किया जाता है।
डेटा कुशलता से डिस्क से लोड होता है। ओवरफिटिंग की पहचान की जाती है और इसे कम करने के लिए तकनीकों को लागू किया जाता है। इन तकनीकों में डेटा वृद्धि, और ड्रॉपआउट शामिल हैं। 3700 फूलों के चित्र हैं। इस डेटासेट में 5 उप निर्देशिकाएं हैं, और प्रति वर्ग एक उप निर्देशिका है। वे हैं:डेज़ी, सिंहपर्णी, गुलाब, सूरजमुखी और ट्यूलिप।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google सहयोग का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर पायथन कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। जुपिटर नोटबुक के ऊपर कोलैबोरेटरी बनाई गई है।
print("Pre-processing the dataset using keras.preprocessing")
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
class_names = train_ds.class_names
print("The class names are:")
print(class_names) कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
आउटपुट
Pre-processing the dataset using keras.preprocessing Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 734 files for validation. The class names are: ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']
स्पष्टीकरण
- डेटासेट को keras.preprocessing विधि का उपयोग करके संसाधित किया जाता है।
- अगला चरण कंसोल पर कक्षा के नाम प्रदर्शित करना है।