Cnn-код тензорного потока с использованием оценщика из каталогов изображений, а не mnist - PullRequest
Новая
       17

Cnn-код тензорного потока с использованием оценщика из каталогов изображений, а не mnist

0 голосов
/ 13 декабря 2018

Я новичок в тензорном потоке.Я хочу использовать оценщик, но здесь есть только простой пример использования mnist в качестве ссылки: ссылка

У меня есть файлы изображений, классифицированные по именам каталогов.

├─TEST
│  ├─GOOD
│  │      00003.bmp
│  │      00009.bmp
│  │      ...
│  │      
│  └─BAD
│          00020.bmp
│          00045.bmp
│          ...
│          
└─TRAIN
    ├─GOOD
    │      00001.bmp
    │      00002.bmp
    │      ...
    │      
    └─BAD
            00038.bmp
            00048.bmp
            ...

Я не знаю, как изменить код ниже.

...
# Load training and eval data
mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
train_data = mnist.train.images  # Returns np.array
train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
eval_data = mnist.test.images  # Returns np.array
eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)
...

Как я могу загрузить локальные файлы изображений в виде массива numy вместо mnist?Помощь.

...