हम फूलों के डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें कई हजारों फूलों के चित्र होंगे। इसमें 5 उप-निर्देशिकाएँ हैं, और प्रत्येक वर्ग के लिए एक उप-निर्देशिका है।
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एक बार 'get_file' पद्धति का उपयोग करके फूल डेटासेट डाउनलोड हो जाने के बाद, इसके साथ काम करने के लिए इसे पर्यावरण में लोड किया जाएगा। लोडर मापदंडों का स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है और लोड किए गए डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया 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।
print("Loading parameters for the loader")
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
print("Preprocessing the image dataset using Keras")
print("Splitting dataset into training and validation set ")
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
print("Splitting dataset into training and validation set ")
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)
print("Printing the class names present in sub-directories")
class_names = train_ds.class_names
print(class_names) कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
आउटपुट
Loading parameters for the loader Preprocessing the image dataset using Keras Splitting dataset into training and validation set Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 2936 files for training. Splitting dataset into training and validation set Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 734 files for validation. Printing the class names present in sub-directories ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']
स्पष्टीकरण
- पैरामीटर परिभाषित हैं।
- डेटासेट को प्रशिक्षण सेट और सत्यापन सेट में विभाजित किया गया है।
- कक्षा नाम जिसमें प्रत्येक छवि को वर्गीकृत किया गया है, कंसोल पर प्रदर्शित होता है।