# flower数据集路径 PATH = '../../Data/flower' # 训练集路径，在总路径后拼接train train_dir = os.path.join(PATH, 'train') # 验证集路径，在总路径后拼接val validation_dir = os.path.join(PATH, 'val') # 每个批次数据大小，这里将BATCH_SIZE调大为了一次读取，在训练时在分batch，或者这里小一点 # 形成一个迭代器，然后按照遍历的方式进行训练 BATCH_SIZE = 32 # 训练集，这是个迭代器 train_dataset = image_dataset_from_directory(train_dir, shuffle=True, batch_size=BATCH_SIZE) # 验证集 validation_dataset = image_dataset_from_directory(validation_dir, shuffle=True, batch_size=500)
注意在主文件夹目录下新建两个目录，分别为train和val分别用于存储用于训练和验证的图像
train和val目录下分别是不同分类的目录，目录名是类别，每个目录下对应相应的图片数据
下图可以看到路径为flower\train\roses，意思是在flower主目录下，train训练集目录中的roses(玫瑰)图片数据集
