使用Tensorflow如何将鲜花数据集分为训练集和验证集？

介绍

Tensorflow是谷歌推出的一款深度学习框架，可以帮助我们更方便地实现神经网络模型。在训练神经网络时，我们需要将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。本文将介绍如何使用Tensorflow将鲜花数据集分为训练集和验证集。

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准备工作

首先，需要从Kaggle获取数据集。Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台，拥有大量免费的数据集供我们使用。在获取数据集之前，我们需要注册一个账号。

数据集下载地址：https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition

下载完成后，将数据集解压并保存到本地。数据集包含5个文件夹，每个文件夹表示一种不同的花卉。每个文件夹中包含多张该种花卉的图片，共计4242张图片。

分离训练集和验证集

我们将使用Tensorflow的keras库来处理数据。首先，我们需要将数据集的图片的路径及其所属的类别读取出来。我们将类别名称转换为数字，并将所有图片路径与其所属的数字类别组合成一个元组列表。

import os
import pathlib
import random

data_dir = pathlib.Path("flowers")
training_data = []
validation_data = []
class_names = ['daisy', 'dandelion', 'rose', 'sunflower', 'tulip']

for class_name in class_names:
    data_path = os.path.join(data_dir, class_name)
    data_images = os.listdir(data_path)
    for data_image in data_images:
        data_image_path = os.path.join(data_path, data_image)
        image_label = class_names.index(class_name)
        if random.random() > 0.8:
            validation_data.append((data_image_path, image_label))
        else:
            training_data.append((data_image_path, image_label))

在上述代码中，我们使用了random库来随机将图片分为训练集和验证集，将80%的图片分为训练集，20%的图片分为验证集。

接下来，我们需要使用Tensorflow的Dataset API将数据集封装成张量。我们将从列表中提取出所有图片路径和它们所属的类别数字，并将它们转换为张量。我们还需要将图片像素大小调整为相同大小（本文中指定96×96像素大小）。

import tensorflow as tf

img_height = 96
img_width = 96
batch_size = 32

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(training_data)
validation_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(validation_data)

def parse_function(filename, label):
    image_string = tf.io.read_file(filename)
    image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    image_resized = tf.image.resize(image_decoded, [img_height, img_width])
    image_normalized = image_resized / 255.0
    return image_normalized, label

train_ds = train_ds.map(parse_function)
validation_ds = validation_ds.map(parse_function)

train_ds = train_ds.shuffle(buffer_size=len(training_data)).batch(batch_size)
validation_ds = validation_ds.shuffle(buffer_size=len(validation_data)).batch(batch_size)

在上述代码中，我们首先使用from_tensor_slices方法将数据封装成张量。然后，我们定义了一个parse_function函数，该函数用于将图片路径和其所属的数字类别转换为张量，同时将图片像素大小调整为96×96。最后，我们使用map方法将parse_function函数应用于数据集中每个元素。