質問: make_gaussian_noise_data(x_test) /////////ノイズをかけた画像の表示 from IPython.display import display_png display_png(array_to_img(x_train[0])) display_png(array_to_img(x_train_gauss[0])) display_png(array_to_img(x_train_masked[0])) ### 試したこと ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 現在google colaboratoryを使用しています。最近勉強始めたばかりであまりよくわかってないのですが、よろしくお願いします
回答: > > 前画像データの中から8割を訓練データ、2割をテストデータにしたいです。 > > > train_test_split() をお使いください。 sklearn.model_selection.train_test_split — scikit-learn 0.21.2 documentation 使い方 scikit-learn - データセットを学習データとテストデータに分割する。 サンプルコード ``` from pathlib import Path import cv2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 画像があるディレクトリ img_dirpath = Path(r"poke64") # モデルの入力サイズ size = (256, 256) # この値は適宜変更してください # データを作成する。 data = [] for path in img_dirpath.iterdir(): if path.suffix not in [".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp"]: continue # 画像以外は無視する。 # 画像を読み込む。 img = cv2.imread(str(path)) # 画像をリサイズする。 img = cv2.resize(img, size) data.append(img) data = np.array(data) # 学習データとテストデータに分割する。 x_train, x_test = train_test_split(data, test_size=0.2) print(x_train.shape, x_test.shape) ```