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Estoy lidiando con un detalle en Tensorflow con respecto al método map de Dataset, como se describe aquí. El ejemplo dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3]) dataset = dataset.map(lambda x: x + 2) list(dataset.as_numpy_iterator()) funciona bien, pero al cambiar el tipo de elemento aplicando map como dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3]) . . . Read more
En Windows 11 Spyder (Python 3.8), el comando: import tensorflow_datasets as tfds produce: “` Traceback (most recent call last): File "C:\Users\gkhaz\AppData\Local\Temp/ipykernel_16868/45766485.py", line 1, in <module> import tensorflow_datasets as tfds File "C:\Users\gkhaz\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_datasets/<strong>init</strong>.py", line 64, in <module> from tensorflow_datasets import vision_language File "C:\Users\gkhaz\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_datasets/vision_language/<strong>init</strong>.py", line 20, in <module> from tensorflow_datasets.vision_language.wit import Wit File . . . Read more
Al leer los datos de la imagen a través de train = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( ‘./data’, labels=’inferred’, label_mode=’binary’, validation_split=0.2, subset=”training”, image_size=(img_height, img_width), batch_size=sz_batch, crop_to_aspect_ratio=True ) estos se almacenan en un conjunto de datos de TensorFlow. Leo los datos de validación con la misma rutina. Para analizar mi NN (una NN secuencial de . . . Read more
Estoy cargando imágenes a través de data = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( ‘./data’, labels=’inferred’, label_mode=’binary’, validation_split=0.2, subset=”training”, image_size=(img_height, img_width), batch_size=sz_batch, crop_to_aspect_ratio=True ) Quiero usar los datos obtenidos también en rutinas que no son de TensorFlow. Por lo tanto, quiero extraer los datos, por ejemplo, a arreglos numpy. ¿Cómo puedo lograr esto? No puedo . . . Read more
Aquí está el conjunto de datos por lotes que creé antes para ajustarlo al modelo: train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( train_path, label_mode=’categorical’, # se utiliza para la clasificación multiclase. Son etiquetas codificadas en one-hot para cada clase validation_split=0.2, # porcentaje del conjunto de datos a considerar para validación subset=”training”, # este subconjunto . . . Read more