Как использовать загруженные данные из Kaggle в Google Colab (чтобы работать с ними) ⇐ Python

[Anonymous]

Итак, недавно я импортировал набор данных с этого веб-сайта https://www.kaggle.com/datasets/mostafa ... sification. И хотя он у меня есть в файлах в Google Colab (разархивированный и все такое), я не знаю, как реализовать это в самом коде. Как и в уроке Fashion mnist от tensorflow https://www.tensorflow.org/tutorials/ke ... ication?hl, он загружается как
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
как мне это сделать импортируйте/загружайте данные в ячейку кода и работайте с ними, разбивая их на классы (поскольку в этом учебном наборе данных есть несколько классов, а в моем пользовательском наборе данных их 12)
пожалуйста, как это сделать?

Код: Выделить всё

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Define paths to your training and validation directories
train_dir = 'garbage-classification/train'
val_dir = 'garbage-classification/validation'

# Create an ImageDataGenerator for data augmentation
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# Load images from directories
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(150, 150),  # Resize images as needed
batch_size=32,
class_mode='categorical'  # Use 'categorical' if you have multiple classes
)

validation_generator = val_datagen.flow_from_directory(
val_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='categorical'
)

Я использовал недоумение, чтобы попытаться решить, и это дало мне это. Это явно не сработало..

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... rk-with-it