(ছবি, লেবেল) জোড়া পাথ উপাদানগুলির একটি তালিকা রূপান্তর করে এবং তারপর একটি পূর্ণসংখ্যা বিন্যাসে লেবেল এনকোড করে তৈরি করা হয়। 'মানচিত্র' পদ্ধতি একটি ডেটাসেট তৈরি করতে সাহায্য করে যা (চিত্র, লেবেল) জোড়ার সাথে মিলে যায়।
আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
আমরা ফুলের ডেটাসেট ব্যবহার করব, যেটিতে কয়েক হাজার ফুলের ছবি রয়েছে। এটিতে 5টি সাব-ডিরেক্টরি রয়েছে এবং প্রতিটি ক্লাসের জন্য একটি সাব-ডিরেক্টরি রয়েছে।
নিচের কোডটি চালানোর জন্য আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারে Python কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এর জন্য শূন্য কনফিগারেশন এবং GPUs (গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট) তে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। জুপিটার নোটবুকের উপরে কোলাবোরেটরি তৈরি করা হয়েছে।
print("The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel")
train_ds = train_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
for image, label in train_ds.take(1):
print("The shape of image is : ", image.numpy().shape)
print("The label is : ", label.numpy()) আউটপুট
The 'num_parallel_calls' is set so that multiple images are loaded and processed in parallel The shape of image is : (180, 180, 3) The label is : 0
কোড ক্রেডিট:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
ব্যাখ্যা
- একাধিক ছবি লোড করা হয় এবং একই সাথে প্রক্রিয়া করা হয়।
- 'মানচিত্র' পদ্ধতিটি একটি ডেটাসেট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যাতে (চিত্র, লেবেল) জোড়া রয়েছে।
- এটি পুনরাবৃত্তি করা হয়, এবং আকারের মাত্রা, এবং লেবেলটি কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷
