大橙子网站建设,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

解决keras读取多个hdf5文件进行训练的方法-创新互联

创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商,新人活动买多久送多久,划算不套路!

让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名与空间、雅安服务器托管、营销软件、网站建设、岑巩网站维护、网站推广。

这篇文章将为大家详细讲解有关解决keras读取多个hdf5文件进行训练的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

用keras进行大数据训练,为了加快训练,需要提前制作训练集。

由于HDF5的特性,所有数据需要一次性读入到内存中,才能保存。

为此,我采用分批次分为2个以上HDF5进行存储。

1、先读取每个标签下的图片,并设置标签

def load_dataset(path_name,data_path):
 images = []
 labels = []
 train_images = []
 valid_images = [] 
 train_labels = []
 valid_labels = []
 counter = 0
 allpath = os.listdir(path_name)
 nb_classes = len(allpath)
 print("label_num: ",nb_classes)
 
 for child_dir in allpath:
 child_path = os.path.join(path_name, child_dir)
 for dir_image in os.listdir(child_path):
  if dir_image.endswith('.jpg'):
  img = cv2.imread(os.path.join(child_path, dir_image))  
  image = misc.imresize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE), interp='bilinear')
  #resized_img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
  images.append(image)
  labels.append(counter)

文章名称:解决keras读取多个hdf5文件进行训练的方法-创新互联
文章出自:http://dzwzjz.com/article/cseojo.html
在线咨询
服务热线
服务热线:028-86922220
TOP