在google中将自己的数据集与tfds.load一起使用

Question

一般来说，我是Python和TensorFlow的初学者，所以这是一个相当愚蠢的问题，但我仍然非常困惑。我正在尝试创建一个图像分类器，但我不想使用TensorFlow已经拥有的数据集（本例中为“bean”），而是想使用我自己的数据集。作为参考，这称为“花朵检测”，图像分为“训练”和“测试”。我已经将它上传到Google Drive并安装了它，但我不知道如何在tfds.load中使用它。我正在学习一个教程，那么有没有办法修改下面这行代码以使用我自己的数据集呢

ds_test = tfds.load(name="beans", split="test")

如何将数据集从Google Drive获取到tfds.load？我应该把名字放在完整的文件夹中，上面写着“花卉检测”，还是分别放在“花卉检测/培训”和“花卉检测/测试”中

我已经试过上网了，但是没有找到任何有效的方法。谢谢你的帮助

Answer 1

enter code here根据这个link，tfds提供了随时可用的数据集。这意味着，没有任何条款可以上传您自己的文件并使用它

但是，这不是路的尽头，你可以从tensorflow沿着这个tutorial走。我将概述创建数据集时必须使用的重要代码

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  subset="training",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  subset="validation",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)

这里根据您的培训和测试路径使用数据目录

然后你可以用它来训练模型

history = model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=epochs
)