반응형
Image Augmentation
사용 코드 예시
TRAINING_DIR = '/tmp/cats-v-dogs/training'
train_datagen = ImageDataGenerator( rescale = 1 / 255.0, rotation_range = 30, width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, shear_range = 0.2, zoom_range = 0.2, horizontal_flip = True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory( TRAINING_DIR, target_size = (300,300), class_mode = 'binary', batch_size = 20 )
VALIDATION_DIR = '/tmp/cats-v-dogs/testing'
validation_datagen = ImageDataGenerator( rescale = 1 / 255.0 )
validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( VALIDATION_DIR, target_size = (300,300), class_mode = 'binary', batch_size = 20 )
반응형
'Deep Learning > Tensorflow' 카테고리의 다른 글
| Tensorflow - numpy array로 되어있는 데이터를 증강하는 방법 (0) | 2022.06.16 |
|---|---|
| Tensorflow - 파일을 Traning과 Test 디렉토리로 나눠서 저장하는 방법 (0) | 2022.06.15 |
| Tensorflow - os.mkdir 이용하여, 파일 저장할 다음 디렉토리 만들기 (0) | 2022.06.15 |
| Tensorflow - Colab에 file upload해서 모델에 적용하는 함수 (0) | 2022.06.15 |
| Tensorflow - 이미지 파일을 학습데이터로 만드는 방법 (0) | 2022.06.15 |
