Используйте пользовательский набор данных вместо MNIST для GAN

Question

Я пытаюсь работать с простой генерирующей состязательной сетью (GAN), основанной на этом коде . Примером GAN в этом коде является использование набора данных MNIST

# Load the dataset
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

. Можете ли вы помочь мне, как изменить mnist.load_data() на мой собственный набор данных?

Answer 1

Вот пример загрузки набора изображений из каталога:

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
def load_images():
    normalize = lambda x: (x.astype('float32') - 127.5) / 127.5 # normalize to between -1: and 1
    data_gen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=normalize, zoom_range=0.2, 
                                  horizontal_flip=True,rotation_range=0.05)

    x_train = data_gen.flow_from_directory(INPUT_DIR,
                                            target_size = (IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE),
                                            batch_size = BATCH_SIZE,
                                            shuffle = True,
                                            save_to_dir='augmented',
                                            class_mode = 'input',
                                            subset = "training")

    return x_train

x_train = load_images()

Answer 2

Я не знаю, решили вы это или нет, но я постараюсь дать ответ. Прежде всего mnist.load_data() нельзя изменить на свой собственный набор данных, он содержит данные mnist. Чтобы в дальнейшем вам помочь, мне понадобится информация о том, что такое «ваш» набор данных?

Когда я использую «свои» наборы данных, я обычно храню их в NumPy массивах, так что я знаю структуру и могу просто использовать numpy.load().