TFDS фактически возвращает tf.data.Dataset. Как упоминалось на главной странице
Все наборы данных представлены как tf.data.Datasets, что обеспечивает простые в использовании и высокопроизводительные конвейеры ввода.
Но вы действительно может загрузить ваш набор данных и сохранить его вручную в формате jpeg.
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from uuid import uuid1
import os
import warnings
(raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.load(
'cats_vs_dogs',
split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'],
with_info=True,
data_dir=r'D:\TFProjects\catsdogscompl')
def save_dataset_as_jpegs(dataset, path,):
"""
saves every image to the 'path' using random name + target
:param dataset: dataset you want to save
:param path: where you want to store it
:param metadata: metadata from dataset. required to get class names.
:return: Nothing. Just saves the dataset as jpegs.
"""
for obj in dataset:
im, name = obj['image'], obj['image/filename']
serialized_im = tf.image.encode_jpeg(im)
path_and_name = os.path.join(path, name.numpy().decode())
tf.io.write_file(path_and_name, serialized_im)
save_dataset_as_jpegs(raw_train, 'jpegs_train/')
save_dataset_as_jpegs(raw_validation, 'jpegs_validation/')
save_dataset_as_jpegs(raw_test, 'jpegs_test/')
Этот код сохраняет набор данных raw_test в папку jpegs_test.