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tensorflow - 如何为 9170 个图像类创建标签数据集：路径目录

问题描述

我是这里的新手，我想使用 keras 实现一个神经网络。我有一个包含 9000 多个类的数据集。每个类都包含在一个特定的文件夹中。我想组织他们进行培训和验证。受狗/猫数据集简单示例的启发，我知道我必须像这样制作所有 9000++ 类：

CAT_SOURCE_DIR = "/tmp/PetImages/Cat/"
TRAINING_CATS_DIR = "/tmp/cats-v-dogs/training/cats/"
TESTING_CATS_DIR = "/tmp/cats-v-dogs/testing/cats/"
DOG_SOURCE_DIR = "/tmp/PetImages/Dog/"
TRAINING_DOGS_DIR = "/tmp/cats-v-dogs/training/dogs/"
TESTING_DOGS_DIR = "/tmp/cats-v-dogs/testing/dogs/"

但是为9000这样做似乎很多，请问有什么解决方案吗？

编辑：这是我正在处理的数据集： Dropbox

标签： tensorflowkerasdeep-learningdataset

解决方案

是的，它看起来确实很多，但是使用Pythonglob和os库，您可以轻松创建这样的目录结构。顺便说一句，您正在解决有趣的问题，请尝试使用 ArcFace 损失来解决此问题，它会对您有所帮助。

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