Keras Preprocessing 指南

keras-preprocessing Utilities for working with image data, text data, and sequence data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-preprocessing

项目介绍

Keras Preprocessing 是一个曾广泛用于图像数据、文本数据及序列数据预处理的库。请注意，此仓库现已归档（截至2024年9月18日），其功能已集成至 Keras 核心库以及 TensorFlow 的 pip 包中。对于那些寻求数据预处理解决方案的用户，建议参考 Keras 的预处理层指南以及数据加载工具的API。

项目快速启动

安装与导入

首先，确保安装了 TensorFlow 或单独的 Keras 库，因为 Keras Preprocessing 功能已被移入其中。你可以通过以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

随后，在你的Python脚本中导入所需的预处理模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import preprocessing

图像预处理示例

以图像数据预处理为例，展示简单的图片加载与调整尺寸：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

# 加载图片
image_path = "path/to/your/image.jpg"
img = load_img(image_path, target_size=(150, 150))

# 转换为数组
img_array = img_to_array(img)
# 通常还需要对数组进行扩展维度以适应模型输入
img_array = tf.expand_dims(img_array, axis=0)

# (可选) 归一化像素值
img_array = img_array.astype('float32') / 255.0

应用案例和最佳实践

在训练卷积神经网络时，对图像数据进行标准化和增强是常见的最佳实践。例如：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

# 连接到你的图片目录，这里仅作为示意
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

典型生态项目

由于该仓库本身已是 Keras 生态的一部分，特定的“典型生态项目”更多是指使用这些预处理技术的深度学习模型项目。例如，构建一个图像分类模型时，ImageDataGenerator 和 load_img 等函数会被广泛应用。此外，文本预处理如 tokenization 和 padding 在自然语言处理(NLP)项目中也极为关键，常与 Tokenizer 类结合使用。

在 TensorFlow 或 Keras 的官方文档和例子中，你会找到大量将这些预处理步骤整合到端到端项目中的实践案例，无论是计算机视觉还是自然语言处理领域。

以上就是基于已归档的 Keras Preprocessing 库的简要指导。记住，现在起应该直接从 Keras 主库或 TensorFlow 中获取这些功能，并遵循最新的API文档来实现相同的目标。

keras-preprocessing Utilities for working with image data, text data, and sequence data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-preprocessing