При работе с TensorFlow и возникновении ошибки «ImportError: невозможно импортировать имя image_dataset_from_directory» из ошибки «tensorflow.keras.preprocessing» это может расстраивать. Эта ошибка обычно возникает, когда функция image_dataset_from_directory недоступна или устарела в используемой вами версии TensorFlow. В этой статье мы рассмотрим альтернативные методы загрузки наборов данных изображений с помощью TensorFlow, предоставив примеры кода для каждого подхода.

Методы загрузки наборов данных изображений:

1. Метод: использование «ImageDataGenerator» и «flow_from_directory».
   Пример кода:

   from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
   datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
   train_generator = datagen.flow_from_directory(
   directory='path/to/train',
   target_size=(224, 224),
   batch_size=32,
   class_mode='binary'
   )

2. Метод: использование «tf.data.Dataset» и «tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory».
   Пример кода:

   import tensorflow as tf
   train_dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
   directory='path/to/train',
   labels='inferred',
   label_mode='binary',
   image_size=(224, 224),
   batch_size=32
   )

3. Метод: загрузка изображений вручную с использованием «os» и «PIL».
   Пример кода:

   import os
   import numpy as np
   from PIL import Image
   def load_images_from_directory(directory, target_size):
   images = []
   labels = []
   for filename in os.listdir(directory):
       if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
           img = Image.open(os.path.join(directory, filename))
           img = img.resize(target_size)
           img = np.array(img) / 255.0
           images.append(img)
           labels.append(filename.split('.')[0])  # Assuming image filenames are labeled accordingly
   return np.array(images), np.array(labels)
   train_images, train_labels = load_images_from_directory('path/to/train', (224, 224))

Проблему «ImportError» при попытке импортировать «image_dataset_from_directory» можно преодолеть, используя альтернативные методы для загрузки наборов данных изображений в TensorFlow. В этой статье мы рассмотрели три разных подхода, продемонстрировав примеры кода для каждого метода. Используя эти альтернативы, вы можете продолжать беспрепятственно работать с данными изображений в TensorFlow.