डेटासेट में डेटा को फेरबदल करके, 'tf.Data' मॉडल बिल्डिंग पाइपलाइन को अनुकूलित करने में मदद करता है ताकि सभी प्रकार के डेटा समान रूप से वितरित हो (यदि संभव हो)।
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हम फूलों के डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें हजारों फूलों की छवियां होंगी। इसमें 5 उप-निर्देशिकाएँ हैं, और प्रत्येक वर्ग के लिए एक उप-निर्देशिका है।
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।
के लिए f in list_ds.take(5):print(f.numpy())class_names =np.array(sorted([item.name for item in data_dir.glob('*') if item.name !="LICENSE.txt "]))प्रिंट(class_names)print("डेटासेट को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया है") val_size =int(image_count * 0.2)train_ds =list_ds.skip(val_size)val_ds =list_ds.take(val_size)print("Length प्रत्येक सबसेट का नीचे प्रदर्शित किया गया है")प्रिंट(tf.data.experimental.cardinality(train_ds).numpy())print(tf.data.experimental.cardinality(val_ds).numpy())कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
आउटपुट
अनुकूलित इनपुट पाइपलाइन को परिभाषित करनाb'/root/.keras/datasets/flower_photos/dandelion/14306875733_61d71c64c0_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/dandelion/8935477500_89f22cca03_n.jpg'b'/root/.keras/ डेटासेट/फ्लावर_फोटो/सूरजमुखी/3001531316_efae24d37d_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/daisy/7133935763_82b17c8e1b_n.jpg'b'/root/.keras/datasets/flower_photos/tulips.jpg'''''''' 'डंडेलियन' 'गुलाब' 'सूरजमुखी' 'ट्यूलिप']डेटासेट को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया है, प्रत्येक सबसेट की लंबाई 2936734 से नीचे प्रदर्शित होती है
स्पष्टीकरण
- keras.preprocessing उपयोगिताओं छवियों की एक निर्देशिका का उपयोग करके 'tf.data.Dataset' बनाने का एक तरीका है।
- इस पर अधिक नियंत्रण पाने के लिए, अनुकूलित इनपुट पाइपलाइन को 'tf.data' का उपयोग करके लिखा जा सकता है।
- फ़ाइलों की ट्री संरचना का उपयोग 'class_names' सूची को संकलित करने के लिए किया जा सकता है।