在深度学习中显示带有matplotlib的图像

Question

运行此代码：

#loading test images
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
test_path,image_size=(img_height,img_width), label_mode='int', 
batch_size=batch_size)
                                                       
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,12))
for img ,label in val_ds.take(1):
    for i in range(12):
        ax = plt.subplot(4,3,i + 1)
        plt.imshow(img[i].numpy().astype('uint8'))
        plt.title(class_name[label[i]])
        plt.axis('off')

我有一个错误：

notFoundError：newrandomaccessfile无法创建/开放：D：\ Machine 学习\ dpl \ tensorflow的计算机视觉深度学习 2 [tutsnode.com] - 用张量的深度学习计算机视觉 2 \ 3。卷积神经网络\ 15.1 covid19 \ covid19 \ test \ covid \ auntminnie-a-2020_01_28_28_23_23_51_6665_2020_01_28_vietnam_coronavirus.jpeg ：该系统找不到指定的路径。 ;没有这样的过程
[[{{node readfile}}]] [op：iteratorGetNext]

任何帮助？

Answer 1

根据官方文档的

image_dataset_from_directory函数：

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
directory,
labels="inferred",
label_mode="int",
class_names=None,
color_mode="rgb",
batch_size=32,
image_size=(256, 256),
shuffle=True,
seed=None,
validation_split=None,
subset=None,
interpolation="bilinear",
follow_links=False,
crop_to_aspect_ratio=False,
**kwargs
)

没有像test_path这样的参数，但您在代码中提到了这一点。

要加载图像，您必须使用此功能：

tf.keras.preprocessing.image.load_img(
path, grayscale=False, color_mode="rgb", target_size=None, 
interpolation="nearest"
)