Мне нужно обучить нейронную сеть, чтобы оценить время жизни пациентов с радиоизображениями, которые представляют собой «сканирующие» и «маскирующие» массивы. У меня есть папка с 300 .npz файлами. Каждая форма изображения: (92, 92, 92). У меня также есть другой файл .csv с соответствующим значением (Регрессия) каждого изображения. Я импортировал файл .csv правильно, но я не знаю, как начать обучение нейронной сети. Как я могу использовать в качестве примеров все изображения масок для правильной настройки моего тренировочного набора во фрейме данных?
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
archive = np.load('Train set/Images/patient_002.npz')
train_scan = archive['scan']
train_mask = archive['mask']
file_name = os.listdir("../Train set/Images/")
file_name
['Patient_002.npz', 'Patient_003.npz', 'Patient_004.npz', ...]
Должен ли я использовать эту функцию для загрузки всех файлов .npz во фрейм данных?
def load_data(file):
npzfile = np.load(file)
train_scan = npzfile['scan']
train_mask = npzfile['mask']
return [train_scan, train_mask]