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将自定义数据集加载到TensorFlow CNN

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我们使用TensorFlow和python创建一个自定义CNN，将图像分类为几个类别之一 . 我们根据本教程创建了CNN：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py

我们希望从多个文件夹中读取所有图像，而不是读取预先存在的数据集，如教程中使用的MNIST数据集 . 每个文件夹的名称是与该文件夹中的所有图像关联的标签 . 不幸的是我们对python和TensorFlow都很陌生，有人可以指导我们正确的方向，无论是教程还是一些基本代码？

非常感谢！

python machine-learning tensorflow

1 回答

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    考虑使用 glob 包 . 它允许您使用模式轻松导入子目录中的多个文件 . https://docs.python.org/2/library/glob.html

    import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
images = glob.glob(<file pattern>)
img_list = [plt.imread(image) for image in images]
img_array = np.stack(tuple(img_list))

    我没有对此进行测试，因此可能存在错误，但它应该制作一个3维的numpy图像阵列（每个图像都是一个二维数组） . 这是你要找的格式吗？

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