tensorflow 使用图像路径作为训练输入

Question

在运行 model.fit时，有什么方法可以使用包含所有训练图像文件的相对路径的列表作为输入吗？

例如，如果数组是这样的：

['images/00001.png', 'images/00002.png', ... 'images/9999.png']

我如何使用它作为输入来训练我的模型？所有图像都是灰度图像，我不想将图像转换为数组，因为这会导致内存错误。

Answer 1

尝试将图像存储在元组中。它与 Tensorflow 配合得很好，并且可以在需要时保存大量数据。

thistuple = ("images/00001.png", "images/00002.png", "images/9999.png")
print(thistuple)

编辑

在 Keras 中创建一个 ImageDataGenerator

#create a data generator
datagen = ImageDataGenerator()

然后使用该生成器加载图像

#load and iterate training dataset
train_it = datagen.flow_from_directory('data/train/', class_mode='binary', 
batch_size=64)

tensorflow use image path as training input