फ्लावर डेटासेट को केरस सिक्वेंशियल API का उपयोग करके PIL पैकेज और 'Image.open' मेथड की मदद से एक्सप्लोर किया जा सकता है। अलग-अलग सबडायरेक्टरी में अलग-अलग प्रकार की फूलों की छवियां होती हैं, जिन्हें इंडेक्स करके कंसोल पर प्रदर्शित किया जा सकता है।
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हम केरस सिक्वेंशियल API का उपयोग करेंगे, जो एक सिक्वेंशियल मॉडल बनाने में सहायक है जो लेयर्स के एक साधारण स्टैक के साथ काम करता है, जहां प्रत्येक लेयर में ठीक एक इनपुट टेंसर और एक आउटपुट टेंसर होता है। एक इमेज क्लासिफायर keras.Sequential मॉडल का उपयोग करके बनाया जाता है, और डेटा preprocessing.image_dataset_from_directory का उपयोग करके लोड किया जाता है।
डेटा डिस्क से कुशलतापूर्वक लोड किया जाता है। ओवरफिटिंग की पहचान की जाती है और इसे कम करने के लिए तकनीकों को लागू किया जाता है। इन तकनीकों में डेटा ऑग्मेंटेशन और ड्रॉपआउट शामिल हैं। 3700 फूलों की छवियां हैं। इस डेटासेट में 5 सब डायरेक्टरी हैं, और प्रति क्लास एक सब डायरेक्टरी है। वे हैं: डेज़ी, डैंडेलियन, गुलाब, सूरजमुखी, और ट्यूलिप।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के शीर्ष पर बनाया गया है।
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg'))) print("The number of images in the dataset is:") print(image_count) print("A glimpse of the dataset") print("ROSES") roses = list(data_dir.glob('roses/*')) PIL.Image.open(str(roses[1])) print("TULIPS") tulips = list(data_dir.glob('tulips/*')) PIL.Image.open(str(tulips[0]))
कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
आउटपुट
The number of images in the dataset is: 3670 A glimpse of the dataset ROSES TULIPS
व्याख्या
- डेटा का एक नमूना कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
