这是我使用该函数的方式：
dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
main_directory,
labels='inferred',
image_size=(299, 299),
validation_split=0.1,
subset='training',
seed=123
)
我想探索创建的数据集，就像这样example，特别是它被转换为pandas数据框。但我的最低目标是检查标签和附加的文件数量，只是为了检查它是否确实按预期创建了数据集（子目录是其中图像的相应标签）。
需要明确的是，main_directory设置如下：
main_directory
- class_a
- 000.jpg
- ...
- class_b
- 100.jpg
- ...
我希望看到数据集显示其信息，如下所示：
label number of images
class_a 100
class_b 100
此外，是否可以删除数据集中的标签和相应图像？我们的想法是，如果相应的图像数量小于一定数量或不同的指标，则丢弃它们。当然可以通过其他方式在此函数之外完成，但我想知道这是否确实可能，如果可以，如何实现。
编辑：对于其他上下文，所有这一切的最终目标是训练一个预训练模型，例如this本地图像分为以其类命名的文件夹。如果有更好的方法，包括不使用该功能并满足此最终目标，我们仍然欢迎。谢谢！
我认为使用起来会容易得多glob2获取所有文件名，根据需要处理它们，然后创建一个简单的加载函数来替换image_dataset_from_directory.
获取您的所有文件：
files = glob2.glob('class_*\\*.jpg')
然后根据需要操作该文件名列表。
然后，创建一个加载图像的函数：
def load(file_path):
img = tf.io.read_file(file_path)
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
img = tf.image.resize(img, size=(299, 299))
label = tf.strings.split(file_path, os.sep)[0]
label = tf.cast(tf.equal(label, 'class_a'), tf.int32)
return img, label
然后创建用于训练的数据集：
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(files).map(load).batch(4)
然后训练：
model.fit(train_ds)
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