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法學如何使用 Keras 順序 API 探索 TensorFlow 中的花卉資料集？
藉助 'PIL' 包和 'Image.open' 方法，可以使用 Keras 順序 API 探索花卉資料集。不同的子目錄包含不同型別的花卉影像，這些影像可以被索引並在控制檯上顯示。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協作建立神經網路？
我們將使用 Keras 順序 API，它有助於構建順序模型，用於處理簡單的層堆疊，其中每一層只有一個輸入張量和一個輸出張量。影像分類器使用 keras.Sequential 模型建立，資料使用 preprocessing.image_dataset_from_directory 載入。
資料可以高效地從磁碟載入。會識別過擬合併應用技術來減輕它。這些技術包括資料增強和 dropout。共有 3700 張花卉影像。此資料集包含 5 個子目錄，每個類有一個子目錄。它們是：雛菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和鬱金香。
我們使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 Python 程式碼，無需任何配置，並可免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
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]))程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
輸出
The number of images in the dataset is: 3670 A glimpse of the dataset ROSES TULIPS
解釋
- 資料樣本顯示在控制檯上。
更新於： 2021年2月20日
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