如何下载本地图像集以与 Keras 一起使用？
How to download local image sets to use with Keras?
我是 keras 的新手，在用 mnist 图像测试了一些教程之后，我想用我自己的数据集进行训练。数据是 0-9 数字的 .png 图像。
我将它们分成 10 个 类，每个分别包含 100 个数字的 .png 图像（因此一个文件夹用于 0，一个文件夹用于 1，一个文件夹用于 2 等..）。
现在我想知道如何使用 python 加载图像以供 keras 使用它们？
您需要使用 Keras 的 ImageDataGenerator().flow_from_directory() 从您的文件系统生成批量图像数据，然后您将在这些数据上训练您的模型。在文件系统中组织好图像后，下一步就是创建 ImageDataGenerator()。
This video demonstrates how to prep your image data and create your ImageDataGenerator(), and then this video 演示了如何在图像数据上训练 CNN。
这方面的一个例子看起来像
train_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory=<path_to_image_data>, target_size=(224,224), classes=[‘0’, '1', ‘2’, ‘3’, …, ‘9’], batch_size=10)
我是 keras 的新手，在用 mnist 图像测试了一些教程之后，我想用我自己的数据集进行训练。数据是 0-9 数字的 .png 图像。 我将它们分成 10 个 类，每个分别包含 100 个数字的 .png 图像（因此一个文件夹用于 0，一个文件夹用于 1，一个文件夹用于 2 等..）。
现在我想知道如何使用 python 加载图像以供 keras 使用它们？
您需要使用 Keras 的 ImageDataGenerator().flow_from_directory() 从您的文件系统生成批量图像数据，然后您将在这些数据上训练您的模型。在文件系统中组织好图像后，下一步就是创建 ImageDataGenerator()。
This video demonstrates how to prep your image data and create your ImageDataGenerator(), and then this video 演示了如何在图像数据上训练 CNN。
这方面的一个例子看起来像
train_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory=<path_to_image_data>, target_size=(224,224), classes=[‘0’, '1', ‘2’, ‘3’, …, ‘9’], batch_size=10)