[AICE PRO] AICE Professional 이미지 분류 문제 : 이미지 데이터 분할 -image_dataset_from_directory 사용방법

 
AICE Professional 시험대비 중 image_dataset_from_directory 함수 관련하여 정리합니다.

• 파일구조

코랩에 업로드한 파일구조

# google drive colab 연결
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

# google colab 기준 AICE_PRO - pro3 - images - test
#                                           |__ train - African
#                                                   |__ Asian

import tensorflow as tf    
import pandas as pd

train_path = '/content/gdrive/My Drive/AICE_PRO/pro3/images/train'
test_path = '/content/gdrive/My Drive/AICE_PRO/pro3/images/test'


# train, valid dataset 80:20으로 
# 시드값이 같으면 재현 가능
# seed 값이 동일해야 동일한 순서로 정렬 후 분할가능
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    train_path,
    validation_split=0.2,
    label_mode='binary',
    # label_mode = 'categorical', # 다중분류
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32
)

val_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
    train_path,
    validation_split=0.2,
    label_mode='binary',
    # label_mode = 'categorical', # 다중분류
    subset="validation",
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32
)

# label 이름
train_ds.class_names

 

#AICE시험대비 #image_dataset_from_directory #AICEProfessional #AICEAssociate