Keras读取方法

什么是Keras

Keras是一个基于Python语言的深度学习框架，对TensorFlow、CNTK和Theano等底层框架进行了封装，使得使用者可以更加方便地进行深度学习建模和实验。Keras具有易上手、简洁优雅、易扩展等特点，同时提供了大量的深度学习模型和预训练模型，可以为科研和应用提供帮助。在使用Keras之前，需要首先了解如何读取数据集。

如何读取数据集

在使用Keras之前，需要首先准备好数据集。Keras提供了多种读取数据集的方法，比如从本地磁盘读取或者从在线数据源读取等。下面以读取本地磁盘数据为例，介绍Keras的数据读取方式。

本地读取数据集

本地读取数据集是指将数据集储存在本地磁盘上，通过Keras的相关函数读取。下面是一个简单的示例代码： ```python from keras.preprocessing import image from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = datagen.flow_from_directory( directories='train_data', target_size=(224, 224), color_mode='rgb', batch_size=32, class_mode='categorical', shuffle=True, seed=42, ) validation_generator = datagen.flow_from_directory( directories='val_data', target_size=(224, 224), color_mode='rgb', batch_size=32, class_mode='categorical', shuffle=True, seed=42, ) test_generator = datagen.flow_from_directory( directories='test_data', target_size=(224, 224), color_mode='rgb', batch_size=1, class_mode=None, shuffle=False, ) ``` 上面的代码中，我们使用了Keras的ImageDataGenerator来对数据进行预处理。在读取训练集和测试集时，通过flow_from_directory函数指定了各种参数，如目录、图像大小、batch大小、类别数等。flow_from_directory函数会自动从指定目录中读取图像，并自动标注类别。我们只需要将数据集按照规定的形式放在指定目录中即可。这样，我们就可以通过train_generator、validation_generator和test_generator来访问不同的数据集。

总结

Keras是一个易上手、简洁优雅的深度学习框架，使用者可以通过Keras的相关函数读取本地或在线数据集。在读取本地数据集时，可以使用Keras的ImageDataGenerator来对数据集进行预处理，并通过flow_from_directory函数指定读取参数，从而轻松读取和访问数据集。