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这似乎是一个基本问题，但我坚持下去并希望得到一些帮助。

我正在尝试以 DICOM 格式加载和预处理一些图像，以便将它们提供给我的 Keras 模型，因为我有大约 2000 张图像，所以在我完成预处理步骤之前就消耗了 RAM。这是预处理步骤的代码：

（目录、标签是预定义的变量）

shape=(256,256)
patients_filename=tf.constant([directory+'/'+path for path in os.listdir(directory)])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((patients_filename,labels))
def parse_function(patientfilename,label):
    var=tf.data.Dataset.list_files(patientfilename+'/*')
    for image in var:
        image=tf.io.read_file(image)
        image = tfio.image.decode_dicom_image(image,dtype=tf.uint64)
        image = tf.cast(image, tf.float32)
        image=tf.image.resize(image,size=shape)/65535.0
        image=tf.reshape(image,shape+(1,))
    return image,label

dataset = dataset.map(parse_function).batch(8).prefetch(1)

然后我为模型提供预处理数据（数据集）。

你知道我怎样才能做得更好吗？

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您可以使用 tensorflowstf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator对图像进行预处理，并使用它的“flow_from_directory”方法在需要时从磁盘加载数据。

train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)

test_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)


train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'data/validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='categorical')

model.fit(
        train_generator,
        steps_per_epoch=2000,
        epochs=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800)

你的目录结构应该看起来像

-data
   -train
      -category_name_1
      -category_name_2
   -test
      -category_name_1
      -category_name_2

标签自动从目录名称派生而来。

有关更多预处理选项，请参阅文档：链接

于 2020-08-22T21:03:24.427 回答