Используйте пользовательский набор данных вместо MNIST для GAN

Я пытаюсь работать с простой генеративно-состязательной сетью (GAN) на основе этого кода. Пример GAN в этом коде использует набор данных MNIST.

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

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


keras deep-learning dataset mnist generative-adversarial-network
person Kevin    schedule 10.02.2020    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

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()
person csteel    schedule 27.03.2020

arrow_upward
0
arrow_downward

Я не знаю, решили ли 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 помочь вам, мне понадобится понимание того, что такое «ваш собственный» набор данных?

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

person Bangsjap    schedule 19.03.2020