自定义数据集用于 TensorFlow 2.0 中的图像。

huangapple
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英文:

custom dataset for image in tensorflow 2.0

问题

我正在尝试使用TensorFlow 2.0创建“图像的自定义数据集”，我的目录结构如下：

  1. 以“PetImage\”为根目录，其中包含两个类别：猫和狗，分别包含相应的图像。
  3. /PetImage|
  4.         |Cat 
  5.              | img1.jpg
  6.              | img2.jpg
  7.              | imgn.jpg
  8.              | ...
  10.         |Dog | img1.jpg
  11.              | img2.jpg
  12.              | ig3.jpg
  13.              | ig.jpg
  14.              | ...

我的代码如下：

  1. img_height = 64
  2. img_width = 64
  4. ds_train = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  5.     "I:\\Image\\Data\\kagglecatsanddogs_5340\\PetImages",
  6.     labels="inferred",
  7.     label_mode="int",
  8.     color_mode="rgb",
  9.     image_size=(img_height, img_width),
  10.     shuffle=True,
  11.     seed=123,
  12.     validation_split=0.3,
  13.     subset="training",
  14.     interpolation="bicubic"
  15. )
  17. history = model.fit(ds_train, epochs=2)

错误信息：

  1. InvalidArgumentError: 图执行错误：输入为空。
  2. 	[[{{node decode_image/DecodeImage}}]]
  3. 	[[IteratorGetNext]] [Op:__inference_train_function_1704]
英文:

I am trying to "custom dataset for image" using tensorflow 2.0
my directory structure is:
say (PetImage)as root directory which contains two classes: Cat and Dog which contains respective images.
/PetImage|
|Cat
| img1.jpg
| img2.jpg
| imgn.jpg
| ...

  1.     |Dog | img1.jpg
  2.          | img2.jpg
  3.          | ig3.jpg
  4.          | ig.jpg
  5.          | ...

My code is as follows:
img_height = 64
img_width = 64

ds_train = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"I:\Image\Data\kagglecatsanddogs_5340\PetImages",
labels="inferred",
label_mode="int",
color_mode="rgb",
image_size=(img_height, img_width),
shuffle=True,
seed=123,
validation_split=0.3,
subset="training",
interpolation="bicubic"
)

history = model.fit(ds_train, epochs=2)

Error:

InvalidArgumentError: Graph execution error:

Input is empty.
[[{{node decode_image/DecodeImage}}]]
[[IteratorGetNext]] [Op:__inference_train_function_1704]

答案1

得分: 0

在TensorFlow 2.0中，不存在tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数，甚至在最新版本的TensorFlow 2.11中也没有这个函数，但有一个名为tf.keras.utils.image_dataset_from_directory()的函数。

请参考此链接 - "https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/image_dataset_from_directory"。

英文:

In tensorflow 2.0, there is no function - tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory() and even in the latest version of tensorflow 2.11 there is a function tf.keras.utils.image_dataset_from_directory()

Refer to this link - "https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/image_dataset_from_directory"

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年4月4日 12:16:33
  • 转载请务必保留本文链接：https://go.coder-hub.com/75925478.html
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