https://github.com/joekakone/etl-with-tf.data
Differents ways to feed images to convolutional models
https://github.com/joekakone/etl-with-tf.data
convolutional-neural-networks keras machine-learning tensorflow
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Differents ways to feed images to convolutional models
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/joekakone/etl-with-tf.data
- Owner: joekakone
- Created: 2021-05-05T17:27:08.000Z (about 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2021-05-19T10:17:46.000Z (about 4 years ago)
- Last Synced: 2025-01-14T04:41:22.889Z (5 months ago)
- Topics: convolutional-neural-networks, keras, machine-learning, tensorflow
- Language: Jupyter Notebook
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- Size: 302 KB
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- Readme: README.md
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# ETL with Keras & tf.data
Je suis Joseph Konka, Data Scientist Junior chez Rintio. Contactez-moi sur [email protected] ou sur [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/joseph-koami-konka) ou encore sur [Facebook](https://web.facebook.com/josephkonka1999). Au plaisir d'échanger avec vous !
Dans cette série de didacticiels, je vous montre quelques différentes manières d'importer les images avec Tensorflow et Keras pour alimenter vos modèles pendant l'entraînement. À vous de faire le choix de la méthode qui répond le mieux à votre besoin. Pour téléchager le jeu de données, faites `sh download.sh`
## Sommaire
1. [ImageDataGenerator flow_from_directory](1.ipynb)
2. [ImageDataGenerator from_from_datafrme](2.ipynb)
3. [tf.data from_generator](3.ipynb)
4. [Custom Generator](4.ipynb)
5. [tf.data from_list_files](5.ipynb)