如何从tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()？浏览和修改创建的数据集

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()是TensorFlow的一个函数，用于从目录中读取图像数据集并进行预处理。

使用该函数可以方便地创建一个图像数据集，其中包含了来自指定目录的图像数据和相应的标签。该函数的参数包括：

directory：指定数据集所在的目录路径。
labels：可选参数，指定数据集的标签列表。如果不提供该参数，函数会根据目录结构自动推断标签。
image_size：可选参数，指定图像的目标尺寸。
batch_size：可选参数，指定每个批次的样本数。
validation_split：可选参数，指定用于验证集的比例。

下面是使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()创建数据集并对其进行浏览和修改的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建数据集
train_dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    directory='path/to/train/directory',
    labels='inferred',
    image_size=(128, 128),
    batch_size=32,
    validation_split=0.2,
    subset='training'
)

# 浏览数据集
for images, labels in train_dataset:
    # 对数据集进行操作，如打印图像和标签
    print(images.shape)
    print(labels.shape)
    break

# 修改数据集
data_augmentation = keras.Sequential([
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.2)
])

train_dataset = train_dataset.map(lambda x, y: (data_augmentation(x, training=True), y))

# 再次浏览修改后的数据集
for images, labels in train_dataset:
    print(images.shape)
    print(labels.shape)
    break

上述代码中，首先使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数创建了一个训练数据集train_dataset。然后，通过遍历train_dataset可以浏览数据集中的图像和标签。接着，使用tf.keras.layers.experimental.preprocessing模块中的图像预处理方法对数据集进行了修改，比如进行了图像缩放、旋转和缩放。最后，再次遍历修改后的train_dataset可以看到数据集已经按照修改的方式进行了处理。

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