如何從不同文件夾加載圖像和文本標簽以進行 CNN 回歸

Question

我有兩個文件夾，X_train 和 Y_train。 X_train 是圖像，Y_train 是矢量和.txt 文件。 我嘗試訓練 CNN 進行回歸。

我不知道如何獲取數據和訓練網絡。 當我使用“ImageDataGenerator”時，它假設 X_train 和 Y_train 文件夾是類。

import os
import tensorflow as tf
os.chdir(r'C:\\Data')
from glob2 import glob

x_files = glob('X_train\\*.jpg')
y_files = glob('Y_rain\\*.txt')

上面，我找到了它們的目的地，我怎樣才能帶走它們並為 model.fit 做好准備？ 謝謝你。

Answer 1

確保x_files和y_files排序在一起，然后你可以使用這樣的東西：

import tensorflow as tf
from glob2 import glob
import os

x_files = glob('X_train\\*.jpg')
y_files = glob('Y_rain\\*.txt')

target_names = ['cat', 'dog']

files = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_files, y_files))

imsize = 128

def get_label(file_path):
    label = tf.io.read_file(file_path)
    return tf.cast(label == target_names, tf.int32)

def decode_img(img):
    img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
    img = tf.image.resize(images=img, size=(imsize, imsize))
    return img

def process_path(file_path):
    label = get_label(file_path)
    img = tf.io.read_file(file_path)
    img = decode_img(img)
    return img, label

train_ds = files.map(process_path).batch(32)

然后，可以將train_ds傳遞給model.fit()並將返回 32 對圖像、標簽的批次。