基于@ olivier-moindrot的答案,但对于Tensorflow 2.0+:
# step 1
filenames = tf.constant(['im_01.jpg', 'im_02.jpg', 'im_03.jpg', 'im_04.jpg'])
labels = tf.constant([0, 1, 0, 1])
# step 2: create a dataset returning slices of `filenames`
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
def im_file_to_tensor(file, label):
def _im_file_to_tensor(file, label):
path = f"../foo/bar/{file.numpy().decode()}"
im = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file(path), channels=3)
im = tf.cast(image_decoded, tf.float32) / 255.0
return im, label
return tf.py_function(_im_file_to_tensor,
inp=(file, label),
Tout=(tf.float32, tf.uint8))
dataset = dataset.map(im_file_to_tensor)
如果遇到类似以下问题:
ValueError:无法采用未知等级的Shape的长度
将tf.data.Dataset张量传递给model.fit时,请查看https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24520 。上面的代码段的修复为:
def im_file_to_tensor(file, label):
def _im_file_to_tensor(file, label):
path = f"../foo/bar/{file.numpy().decode()}"
im = tf.image.decode_jpeg(tf.io.read_file(path), channels=3)
im = tf.cast(image_decoded, tf.float32) / 255.0
return im, label
file, label = tf.py_function(_im_file_to_tensor,
inp=(file, label),
Tout=(tf.float32, tf.uint8))
file.set_shape([192, 192, 3])
label.set_shape([])
return (file, label)
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我是TensorFlow的新手。我正在寻找有关图像识别的帮助,可以在其中训练自己的图像数据集。
有没有训练新数据集的例子?