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

1. Aggiungere il componente Split Image Directory alla pipeline. È possibile trovare questo componente nella categoria 'Visione artificiale/Trasformazione dati immagine'.

2. Connetterlo al componente di cui l'output è la directory dell'immagine.

3. 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.