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法律研究如何使用 Keras 顺序 API 和 TensorFlow 下载花卉数据集？
可以使用 Keras 顺序 API 和 Google API（存储数据集的 API）下载花卉数据集。使用带有 API（URL）的 'get_file' 方法获取数据集并将其存储在内存中。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？
包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络。卷积神经网络已被用于针对特定类型的问题（例如图像识别）产生良好的结果。
使用 keras.Sequential 模型创建图像分类器，并使用 preprocessing.image_dataset_from_directory 加载数据。数据从磁盘高效加载。识别过拟合并应用缓解技术。这些技术包括数据增强和 dropout。有 3700 张花卉图像。此数据集包含 5 个子目录，每个类有一个子目录。它们是：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香。
我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，并且无需任何配置即可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
import pathlib
print("Required pakcages imported")
dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('flower_photos', origin=dataset_url, untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
print("Data has been downloaded")代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/classification
输出
Required pakcages imported Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 228818944/228813984 [==============================] - 5s 0us/step Data has been downloaded
解释
- 导入所需的包。
- 从 API 下载数据。
更新于： 2021 年 2 月 20 日
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