CNN in Keras mit Theano als Backend

Ich bin sehr neu in Keras. arbeitet derzeit mit CNN in Keras mit Theano als Backend. Ich möchte mein Netzwerk mit eigenen Bildern (ca. 25000 Bilder), die alle im selben Ordner liegen, trainieren und testen. Wie könnte ich das tun? (Bitte helfen Sie mir, ich bin nicht vertraut mit tiefem Lernen)CNN in Keras mit Theano als Backend

Quelle

2017-05-30 Rajesh

Lesen [dieses Keras Blogpost] (https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-model-using-yver-little-data.html), das veranschaulicht, wie man auf Bildern trainiert, die in gespeichert werden Ordner. Beachten Sie, dass Sie Ihre Dateihierarchie ändern müssen, um anzugeben, welche Daten für die Zug- und Gültigkeitsprüfung verwendet werden, und separate Klassen müssen verschiedenen Ordnern zugewiesen werden. – dhinckley

Erstellen Sie ein Ordner-Dataset und erstellen Sie dann zwei Unterordner Zug und Test. Wenn Sie möchten, erstellen Sie Unterordner mit Bildbezeichnungen (z. B. Fisch - enthält alle Fischbilder, Löwen - hält Löwenbilder usw.) und im Test können Sie einige Bilder hinzufügen. Schließlich trainiere das Modell auf Datensatz -> Train.

Quelle

2017-06-16 08:49:39

CNN in Keras mit Theano als Backend

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