Загрузить набор данных изображений из каталога вместо набора данных MNIST из tf.load - PullRequest
Новая
       3

Загрузить набор данных изображений из каталога вместо набора данных MNIST из tf.load

0 голосов
/ 15 апреля 2020

Я хочу использовать капсульные автоэнкодеры (см. здесь ) в моем наборе данных. При реализации я сталкиваюсь со следующими проблемами:

Набор данных MNIST загружается следующим образом: 

tfds.load(name='mnist', split=subset, **kwargs).repeat().batch(batch_size)
<DatasetV1Adapter shapes: {label: (?,), image: (?, 28, 28, 1)}, types: {label: tf.int64, image: tf.uint8}>

Я загружаю свой набор данных, заменяя приведенный выше код следующим образом: 

img_list = []
for img in glob.glob("update_207/*.png"):
  n= cv2.imread(img,0)
  img_1 = tf.convert_to_tensor(np.array(n.resize((2000, 1200, 1))))
  img_list.append(img_1) 
tf.data.Dataset.from_tensor_slices(img_list).repeat().batch(batch_size)
<DatasetV1Adapter shapes: (?,), types: tf.float32>

Я новичок в Tensorflow, поэтому, пожалуйста, предложите внести изменения в мой код, чтобы я мог получить свой набор данных в форме и типе, аналогичном MNIST.

1 Ответ

0 голосов
/ 15 апреля 2020

Было бы замечательно уточнить, что вы имеете в виду под «похожей формой и типом». В вашем случае это выглядит так, как будто ваши входные изображения намного больше, чем изображения mnist. Это означает, что вы должны изменить их размер до 28x28 пикселей.

Если вы сообщите нам, чего в данный момент не хватает, мы могли бы помочь вам лучше!

...