Я получаю значения из каталога
dateset = image_dataset_from_directory(
'Fruit-Images-Dataset-master/Training',
subset='training',
seed=42,
validation_split=0.1,
image_size=image_size
)
И я хочу отправить на генератор и дискриминатор набор из вот таких данных
[[image][tags][title]]
# image = [0.99607843, 1. ,0.99215686, ...]
# tags = [Tomato, Tomato Cherry Red]
# title = 1.png
Но проблема в том что я не понимаю как взаимодействовать с дата сетом
Я пытался каталогизировать изображения так
Training
Tomato
Tomato 1
1.png
...
Tomato Cherry Red
1.png
2.png
...
И вместо PrefetchDataset выводит BatchDataset
А class_names выводит только Tomato а Tomato Cherry Red не видит
Как сделать так что бы метки было больше чем одна?
Я пытался пройтись по каждому элементу отдельно
SIZE = 224
def resize_image(img, label):
img = img.numpy().astype("uint8")
img = tf.cast(img, tf.float32)
img = tf.image.resize(img, (SIZE, SIZE)) # изменить размер
img = img / 255.0 # Перемножить значение что бы оно было равно 0. или 1.
img = np.concatenate(myimg, axis=1) # Соединить 3 цвета в одну строку
return img, label
train_resized = training_dateset[0].map(resize_image) # Преобразовать
Но получил
'PrefetchDataset' object is not subscriptable?
Хотя у меня BatchDataset
с PrefetchDataset из tfds.load почему-то работает без проблем
Как мне правильно подготовить данные(Редактировать их)? Что бы их структура была примерно такой
[
[image][tags][title]
[image][tags][title]
[image][tags][title]
]
Простой
