tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 如何将 output 显示到控制台

Question

我正在使用下面的 function 从目录中读取图像

   train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(directory=image_dataset_path,
                                                                   validation_split=0.2,
                                                                    subset='training',
                                                                    batch_size=32,
                                                                    color_mode='rgb',
                                                                    seed=1)

它显示在 output 中的文本下方

Found 284 files belonging to 5 classes.
Using 228 files for training.

在探索了上面的function之后，我无法找出它是如何在控制台中显示文本的。 我注意到的一件事是 function 的 output 是一个数据集，但它如何在控制台中生成文本？

请帮助我了解 tf.keras 如何在控制台中显示此 output。 这背后的确切代码是什么？

Answer 1

这两条语句是tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory使用的两个辅助函数的结果。

请参阅以下这些功能的相关部分：

• dataset_utils.index_directory 。

   if labels is None: print('Found %d files.' % (len(filenames),)) else: print('Found %d files belonging to %d classes.' % (len(filenames), len(class_names)))

• dataset_utils.get_training_or_validation_split

   if subset == 'training': print('Using %d files for training.' % (len(samples) - num_val_samples,)) samples = samples[:-num_val_samples] labels = labels[:-num_val_samples]

这两个帮助函数只是在标准 output 中打印这些消息，作为向开发人员提供信息的一种方式。