Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存
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2020-09-20
09:00:48
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Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存训练自己的数据集将数据直接导入到内存
主要介绍了Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大
家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
制作自己的训练集制作自己的训练集
下图是我们数据的存放格式，在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test， iris_train
为了向伟大的MNIST致敬，我们采用的数据名称格式和MNIST类似
classification_index.jpg
图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本，选择一个样本作为测试集，其余的作为训练集和验证
集
生成这样数据的过程相对简单，如果有需要
python
代码的，可以给我发邮件，或者在我的
github
下载
至此，我们的训练集，测试集，验证集就生成成功了，之所以我们的文件夹只有训练集和测试集是因为我们在后续的训练过程
中，会在训练集中分出一部分作为验证集，所以两者暂时合称为训练集
将数据集写入到将数据集写入到Tensorflow中中
1. 直接写入到队列中直接写入到队列中
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
train_dir = '/home/ruyiwei/data/iris_train/'#your data directory
def get_files(file_dir):
'''
Args:
file_dir: file directory
Returns:
list of images and labels
'''
iris = []
label_iris = []
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