我使用tensorflow.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory（）导入了图像数据集：
train = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'chest_xray/train/',
labels = 'inferred',
label_mode = 'categorical',
class_names = ['NORMAL', 'PNEUMONIA'],
color_mode = 'grayscale',
batch_size = batch_size,
image_size = (image_height, image_width),
shuffle = True
)我尝试将数据集拆分为图像和标签，但无法实现。是否有方法将train拆分为train_images和train_labels？
1条答案
按热度按时间hk8txs481#
您将创建两个目录，即在您的情况下，两个文件夹，一个名为NORMAL，另一个名为PNEUMONIA。
你的主目录里有一个文件夹，里面有类名和它们各自的图像。所以这里你不会拆分，你会直接发送打包在标签下的数据。你可以参考文档here
如果你正在寻找分割训练和测试数据的代码，让我知道。