'पीआईएल' पैकेज और 'इमेज.ओपन' विधि की मदद से केरस अनुक्रमिक एपीआई का उपयोग करके फूल डेटासेट का पता लगाया जा सकता है। विभिन्न उपनिर्देशिकाओं में फूलों की विभिन्न प्रकार की छवियां होती हैं, जिन्हें अनुक्रमित किया जा सकता है और कंसोल पर प्रदर्शित किया जा सकता 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 छवि क्लासिफायरियर एक केरस का उपयोग करके बनाया जाता है। अनुक्रमिक मॉडल, और डेटा preprocessing.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।
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("The number of images in the dataset is:")
print(image_count)
print("A glimpse of the dataset")
print("ROSES")
roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[1]))
print("TULIPS")
tulips = list(data_dir.glob('tulips/*'))
PIL.Image.open(str(tulips[0])) कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
आउटपुट
The number of images in the dataset is: 3670 A glimpse of the dataset ROSES TULIPS
स्पष्टीकरण
- कंसोल पर डेटा का एक नमूना प्रदर्शित होता है।