Python tensorflow.load vs下载URL

我是TensorFlow 2的初学者，我正在使用TensorFlow的2.3.1版

我想基于Inception v3构建一个图像分类器。在使用Inception网络中的数据之前，我必须首先准备好数据。对于此任务，我将使用“oxford_flower102”数据集。我找到了两种获取数据集的方法，但我不知道在哪种情况下应该使用哪种方法

通过使用tfds.load

通过下载带有URL的数据集

第一种方法要短得多，并且很容易将其分解为训练和测试数据集。第二种方法要长得多，分解为训练和测试数据集必须手动完成。现在让我来回答我的问题：

第二种方法的好处是什么，通过URL下载，然后手动将数据集拆分为培训和测试数据集

我的目标是稍后将数据集提供给inception v3，使用

tfds.load（）

函数执行此任务是否有任何缺点

谢谢你的支持

• tfds.load

  是tensorflow的一种实用方法，您可以使用它 下载一组预定义的数据集。使用此选项的优点 方法是，它返回

  tf.data.Dataset

  中的数据，可以 直接用于训练模型。它还返回第二个值 类型为

  tfds.core.DatasetInfo

  ，其中包含有关 数据集

• urllib.request.urlretrieve

  是从url下载数据的python模块。因此，您必须下载托管在url上的数据集，了解其格式并将其转换为格式，以便用于培训模型或进行推理
• 如果您的目的是在tensorflow中训练初始模型，那么它的意义是充分利用

  tfds.load

  下载数据并使用tensorflow数据集训练数据
• 但是，如果您的数据集不能作为

  tfds.load

  命名数据集的一部分使用，则必须下载数据并将其转换为所需格式，一种方法是使用

  urllib

import tensorflow as tf
dataset, dataset_info = tfds.load('oxford_flowers102, with_info=True, as_supervised=True)

from six.moves import urllib
import os
import tarfile

FILE_NAME='102flowers.tgz'
FLOWERS_DIR = os.getcwd() + '/jpg'

def download_images():
   downloadedPath = os.getcwd()+ '/'+FILE_NAME
   if not os.path.exists(downloadedPath):
       download_ulr='http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/102flowers.tgz'
       urllib.request.urlretrieve(download_ulr,FILE_NAME)
   else:
       print('dataset already downloaded in : ', downloadedPath)

def extract_tgz_file():
   if not os.path.exists(FLOWERS_DIR):
       print('extracting files ...')
       tar=tarfile.open(FILE_NAME, "r:gz")
       tar.extractall()
       tar.close()
       print('files now extracted in : ', FLOWERS_DIR)
   else:
       print('extraced file already exists in : ', FLOWERS_DIR)

def make_dataset_ready():
   download_images()
   extract_tgz_file()