টেনসরফ্লোতে ফ্লাওয়ার ডেটাসেট লোড ও কাজ করা

ফ্লাওয়ার ডেটাসেট লোড

ফ্লাওয়ার ডেটাসেট (হাজার হাজার ছবি, ৫ সাব-ডিরেক্টরি, প্রতিটি এক ক্লাস) 'get_file' মেথড দিয়ে ডাউনলোড করে এনভায়রনমেন্টে লোড করা হয়। লোডার প্যারামিটার এক্সপ্লিসিটলি দেওয়া হয় এবং ডেটা ট্রেইনিং/ভ্যালিডেশন সেটে স্প্লিট করা হয়।

আরও পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং কেরাস কীভাবে টেনসরফ্লোর সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে?

গুগল কোল্যাবরে কোড রান করা হয়েছে।

print("লোডার প্যারামিটার")
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
print("Keras দিয়ে ইমেজ ডেটাসেট প্রিপ্রসেস")
print("ডেটাসেট ট্রেইনিং ও ভ্যালিডেশনে স্প্লিট")
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)
print("ডেটাসেট ট্রেইনিং ও ভ্যালিডেশনে স্প্লিট")
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="validation",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)
print("সাব-ডিরেক্টরিতে থাকা ক্লাস নাম")
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

কোড ক্রেডিট: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images

আউটপুট

লোডার প্যারামিটার
Keras দিয়ে ইমেজ ডেটাসেট প্রিপ্রসেস
ডেটাসেট ট্রেইনিং ও ভ্যালিডেশনে স্প্লিট
Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 2936 files for training.
ডেটাসেট ট্রেইনিং ও ভ্যালিডেশনে স্প্লিট
Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 734 files for validation.
সাব-ডিরেক্টরিতে থাকা ক্লাস নাম
['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']

ব্যাখ্যা

• প্যারামিটার ডিফাইন (ব্যাচ সাইজ, ইমেজ হাইট/উইডথ)।
• ডেটাসেট ট্রেইনিং ও ভ্যালিডেশন সেটে স্প্লিট।
• সাব-ডিরেক্টরির ক্লাস নাম কনসোলে প্রিন্ট।