27: Load and preprocess images | TensorFlow | Tutorial
The video discusses ways to load and preprocess images in TensorFlow and Keras.
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Part - I
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00:00 - Overview
01:41 - Download the flowers dataset
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Part - II
Load data using a Keras utility
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08:37 - Create a dataset: tf.keras.utils.image_dataset_from_directory()
13:00 - Visualize the data
17:26 - Standardize images
21:08 - Configure the dataset for performance: .cache(), .prefetch()
23:20 - Train a model: .Sequential(), .Conv2D, .MaxPooling2D, .Flatten(), .Dense()
26:25 - Compile: model.compile()
27:36 - Fit: model.fit()
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Part - III
Using tf.data
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29:02 - List data: tf.data.Dataset.list_files()
30:52 - Class names
32:26 - Split data: .skip(), .take()
34:04 - Functions: def get_label()
35:35 - Functions: def decode_img()
36:43 - Functions: def process_path()
40:04 - Configure dataset for performance: .cache(), .shuffle(), .batch(), .prefetch()
42:43 - Visualize data
44:35 - model.fit()
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Part - IV
Using TensorFlow datasets
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46:10 - Load and split data: tfds.load()
48:54 - Visualize data
50:02 - Configure data for performance
50:39 - Ending notes
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TensorFlow Guide
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https://www.tensorflow.org/tutorials/...
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