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训练集与标签怎么弄

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我在做用CNN做一个图像复原的工作,但是新手遇到的问题比较多。我在一篇论文中看到:“将CNN模型应用于模糊去除直观的方法是将模糊图像直接作为网络模型的输入以及对应的清晰图像作为标签”。那我是将模糊图像放在一个文件夹,清晰的放在另一个文件夹,然后feed进去么,求大佬指教。
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精彩评论4

atomwh  TF荚荚  发表于 2018-4-19 10:37:13 | 显示全部楼层
使用numpy多维数组作为输入数据,建议看下TensorFlow官方给出的MNIST例子
https://tensorflow.google.cn/tut ... nn_mnist_classifier

  1. def main(unused_argv):
  2.   # Load training and eval data
  3.   mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
  4.   train_data = mnist.train.images # Returns np.array
  5.   train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
  6.   eval_data = mnist.test.images # Returns np.array
  7.   eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)
复制代码
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TianLin  TF荚荚  发表于 2018-4-19 11:06:26 | 显示全部楼层
本帖最后由 TianLin 于 2018-4-19 11:15 编辑

你的输入输出对(x, y)都是图像。

感觉你的意思是想读入并解析图像,可以使用tf.data的API如下:
  1. def parse_images(filenames):
  2.   x_string = tf.read_file(filenames[0])
  3.   x_decoded = tf.image.decode_image(x_string)
  4.   y_string = tf.read_file(filenames[1])
  5.   y_decoded = tf.image.decode_image(y_string)
  6.   return x_decoded, y_decoded

  7. filenames = tf.constant([
  8.   ["1-input.jpg", "1-expected.jpg"],
  9.   # And more ...
  10. ])
  11. dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filenames)
  12. dataset = dataset.map(parse_images)
  13. iterator = dataset.repeat().batch(1).make_one_shot_iterator()
  14. next_element = iterator.get_next()
  15. with tf.Session() as sess:
  16.   for i in range(100):
  17.     print(sess.run(next_element))
复制代码



要求有图像1-input.jpg, 1-expected.jpg。由于使用的文件路径,所以各自存在什么目录都可以。

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  • bitxrj那么请问图像大小不一的情况该如何解决呢,就是我的清晰图像很多,而且大小都不一样
    2018-4-20 11:17 回复
  • 舟3332回复 bitxrj : 可以考虑 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/resize_bilinear 这个方法
    2018-4-20 17:57 回复
wxyhv  TF荚荚  发表于 2018-7-3 17:20:51 | 显示全部楼层
用景林标注助手试试
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wxyhv  TF荚荚  发表于 2018-7-3 17:21:21 | 显示全部楼层
打错了,是精灵标注助手
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