ইমেজ-লেবেল পেয়ার তৈরি
(image, label) পেয়ার তৈরি করতে ফাইল পাথ কম্পোনেন্ট লিস্ট-এ কনভার্ট করা হয়, তারপর লেবেল ইন্টিজার ফরম্যাটে এনকোড করা হয়। 'map' মেথড (image,label) পেয়ার відпов ebbe ডেটাসেট তৈরি করতে সাহায্য করে।
আরও পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং কেরাস কীভাবে টেনসরফ্লোর সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে?
ফ্লাওয়ার ডেটাসেট (হাজার হাজার ফুলের ছবি, ৫ সাব-ডিরেক্টরি, প্রতিটি এক ক্লাস) ব্যবহার করা হয়েছে। গুগল কোল্যাবরে কোড রান করা হয়েছে।
print("'num_parallel_calls' সেট করা হচ্ছে যাতে একাধিক ইমেজ প্যারালেল লোড ও প্রসেস হয়")
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("ইমেজের শেপ:", image.numpy().shape)
print("লেবেল:", label.numpy())আউটপুট
'num_parallel_calls' সেট করা হচ্ছে যাতে একাধিক ইমেজ প্যারালেল লোড ও প্রসেস হয়
ইমেজের শেপ: (180, 180, 3)
লেবেল: 0
কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
ব্যাখ্যা
- একাধিক ইমেজ একসাথে লোড ও প্রসেস হয়।
- 'map' মেথড (image, label) পেয়ার সম্পন্ন ডেটাসেট তৈরি করে।
- ইটারেট করে শেপের ডাইমেনশন ও লেবেল কনসোলে দেখানো হয়।
