画像ファイル
image0.jpg (5x3 画素)
image1.jpg (3x5 画素)
image2.jpg (4x3 画素)
を，つぎのように配置する：
(パス)
├ category0
│ └ image0.jpg
└ category1
├ image1.jpg
└ image2.jpg |
画像リストの CSVファイル all_image_paths.csv を作成する：
レコードの項目を，つぎの２つとする：
(1) 画像ファイルのパス
(2) ラベル (正解となるカテゴリー)
そこで all_image_paths.csv は，つぎの３行：
(パス)/category0/image0.jpg,0[改行コード(LF)]
(パス)/category1/image1.jpg,1[改行コード(LF)]
(パス)/category1/image2.jpg,1[改行コード(LF)]
python インタラクティブ・シェルで作業する。
<![CDATA[$ source [パス]/venv/bin/activate
(venv) $ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.enable_eager_execution()
>>> csv_name = '(パス)/all_image_paths.csv'
>>> csvfile = open(csv_name, 'r')
>>> import csv
>>> reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
>>> for row in reader:
... image_path = row[0]
... image_r = tf.read_file(image_path)
... image = tf.image.decode_jpeg(image_r, channels=3)
... label = int(row[1])
... image
... label
...
<tf.Tensor: shape=(3, 5, 3), dtype=uint8, numpy=
array([[[ 79, 72, 64],
[145, 145, 133],
[135, 140, 136],
[115, 120, 114],
[102, 107, 101]],
[[ 74, 71, 54],
[117, 112, 82],
[130, 119, 73],
[111, 90, 59],
[ 89, 68, 37]],
[[ 66, 59, 31],
[114, 90, 54],
[133, 103, 51],
[116, 93, 51],
[ 94, 71, 29]]], dtype=uint8)>
0
<tf.Tensor: shape=(5, 3, 3), dtype=uint8, numpy=
array([[[187, 197, 222],
[176, 181, 200],
[174, 184, 186]],
[[139, 165, 202],
[135, 146, 166],
[108, 111, 126]],
[[120, 155, 195],
[122, 136, 173],
[115, 116, 120]],
[[136, 163, 208],
[146, 166, 193],
[132, 130, 133]],
[[155, 182, 227],
[165, 185, 212],
[152, 150, 153]]], dtype=uint8)>
1
<tf.Tensor: shape=(3, 4, 3), dtype=uint8, numpy=
array([[[120, 93, 46],
[133, 100, 57],
[114, 91, 50],
[ 66, 59, 31]],
[[106, 89, 59],
[132, 120, 80],
[117, 109, 86],
[ 74, 72, 51]],
[[116, 121, 115],
[137, 138, 132],
[147, 146, 128],
[ 80, 73, 67]]], dtype=uint8)>
1
>>> ]]>
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