В настоящее время я работаю над исследовательским проектом, и для моих эталонных моделей я работаю с тем, который использует только mnist. Он имеет следующие три строки кода:
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
train_set = (mnist.train.images - 0.5) / 0.5 # normalization; range: -1 ~ 1
train_label = mnist.train.labels
То, как я запускал свой код, заключается в подготовке набора данных в другой части моего блокнота, с помощью циклов я назначал метки классов изображениям всех 10 классов. Я использовал training_data [] для хранения этих изображений с соответствующими метками классов и
class_num = CATEGORIES.index
для получения значений индекса. Я не уверен, как использовать то, что мне нужно, чтобы имитировать c ту же производительность