Split Image Directory
Questo argomento descrive come usare il componente Split Image Directory nella finestra di progettazione di Azure Machine Learning per dividere le immagini di una directory di immagini in due set distinti.
Questo componente è particolarmente utile quando è necessario separare i dati dell'immagine in set di training e test.
Come configurare split image directory
Aggiungere il componente Split Image Directory alla pipeline. È possibile trovare questo componente nella categoria 'Visione artificiale/Trasformazione dati immagine'.
Connetterlo al componente di cui l'output è la directory dell'immagine.
Input Frazione di immagini nel primo output per specificare la percentuale di dati da inserire nella divisione a sinistra, per impostazione predefinita 0,9. Se il risultato della frazione non è integer, il componente usa il valore intero vicino più piccolo.
Note tecniche
Input previsti
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Directory dell'immagine di input | ImageDirectory | Directory dell'immagine da dividere |
Parametri del componente
| Nome | Type | Intervallo | Facoltativo | Descrizione | Default |
|---|---|---|---|---|---|
| Frazione di immagini nel primo output | Float | 0-1 | Richiesto | Frazione di immagini nel primo output | 0.9 |
Output
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Directory dell'immagine di output1 | ImageDirectory | Directory dell'immagine che contiene immagini selezionate |
| Directory dell'immagine di output2 | ImageDirectory | Directory di immagini che contiene tutte le altre immagini |
Passaggi successivi
Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.