将图像数组和标签数据帧拆分为训练、测试和验证集

【问题标题】：Split image array and labels dataframe into train, test and validataion sets将图像数组和标签数据帧拆分为训练、测试和验证集
【发布时间】：2021-11-12 07:13:43
【问题描述】：

我有一个形状为 (30000, 128,128,3) 的图像数组（从 npy 文件加载）和一个形状为 (30000, 1) 的标签数据框。如何将它们拆分为训练集、测试集和验证集，以便继续构建 CNN 模型？

【问题讨论】：

标签： keras computer-vision conv-neural-network tensor

【解决方案1】：

您可以使用包 sklearn。如果您的 imagew 数组为“X”且标签为“Y”，请使用：

>> from sklearn.model_selection import train_test_split

这个包在训练、测试和验证中拆分日期集：

>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=33)

参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html

编码愉快！！

【讨论】：